Lieux berlinois à l’abandon. L’urbex comme pratique performative de la mémoire
Bibliographic record
Abstract
L’exploration urbaine est une pratique alternative, mi-sportive, mi-artistique, qui consiste à s’infiltrer dans des endroits abandonnés. L’objectif de beaucoup d’explorateurs urbains est de photographier ces endroits afin de constituer les archives parallèles d’un patrimoine qui, autrement, sombrerait dans l’oubli. Dans son livre Abandoned Berlin / Verlassene Orte, paru en 2015, le photographe et explorateur urbain Ciarán Fahey dévoile des images surprenantes de plusieurs endroits, dans et en pourtour de Berlin, qui jouèrent un rôle sous le régime nazi : village olympique des Jeux de 1936, boulangerie d’un camp de concentration, cliniques médicales où eurent lieu des crimes d’euthanasie, etc. Soumis au passage du temps qui se manifeste dans la dégradation comme dans l’envahissement par la végétation, par exemple, ces endroits figurent dans le paysage urbain comme les stigmates invisibles du passé traumatique de l’Allemagne. Cet article se penche sur la question du traitement réservé à ces endroits controversés et de la dimension poétique qu’inspirent les ruines à l’abandon. L’auteur tente de concevoir l’exploration urbaine comme une pratique contemporaine et performative de la mémoire dont l’aspect marginal renouvelle le rapport au passé.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".