Portraits d'espaces : une exploration des caractères historiques, identitaires et relationnels du "non-lieu" à travers une pratique multidisciplinaire
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche se fonde sur la notion de non-lieu, tel que développé par Marc Augé dans son ouvrage « Non-lieux. Introduction à une anthropologie de la Surmodernité » (1992). Avec leurs aspects génériques, leurs super-fonctionnalités et leurs semblants d'autonomie, les non-lieux prennent différentes formes (autoroutes, hôtels, écrans, etc.) et font partie de notre expérience quotidienne. Il me semble que c'est les structures de la mobilité qui concentrent, à l'extrême, le manque de caractéristiques historiques, identitaires et relationnelles du non-lieu. Pour cette raison, les non-lieux de la mobilité, en tant qu'édifices consacrés aux transports, aux déplacements et à la consommation, méritent une attention particulière. En plus de créer un certain sentiment de déjà-vu et une indifférence totale envers l'environnement, ce type d'espaces, de par leur connexion avec des ailleurs, représentent un modèle d'un urbanisme à échelle planétaire. Ces diverses idées me mènent à l'aéroport Montréal-Trudeau qui devient le terrain d'exploration de mon projet de création. En arpentant la zone publique de l'aérogare ainsi que la frontière terrestre de l'aéroport, des photographies, courtes vidéos, notes et plans sont réalisés afin de cartographier l'espace traversé. Ces traces constituent une mémoire de mon passage et la marche, ou plus spécifiquement la dérive, devient un moyen de développer une relation concrète et singulière avec cette structure de la mobilité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".