Exploration de la narrativité des images et de leur devenir image-corps et image-monde dans une installation vidéo panoramique
Bibliographic record
Abstract
Depuis mon arrivée au Québec en 2008, j'ai obtenu un baccalauréat en arts visuels et médiatiques de l'UQAM, puis entrepris des études au programme de maîtrise en arts visuels et médiatiques. Dès le début de la maîtrise, j'ai cherché par différentes approches à créer un monde fictionnel qui intégrerait mon processus de production lié aux arts médiatiques. L'installation vidéo Pergélisol est présentée du 27 au 31 mai au Centre de diffusion et d'expérimentation (CDEx) de l'UQAM. L'installation consiste principalement en une vidéo sonore de grand format obtenue à l'aide de deux projecteurs. Puis, trois sérigraphies proposant des plans de villes et différents artefacts d'archives du tournage (plans des parcours, surface papier) forment la partie création de mon mémoire. La projection vidéo est dite panoramique, car la surface plane occupée propose une longueur sept fois supérieure à sa largeur. Une bande sonore musicale, spatialisée dans l'espace vient souligner les différents parcours des personnages vidéo. Le présent texte d'accompagnement, complément au projet de création, propose une analyse de l'installation vidéo Pergélisol. Il comporte une réflexion sur le statut des images des corps vidéo qui parcourent le paysage photographique de l'installation. En trois chapitres, il présente une généalogie de l'œuvre Pergélisol, la construction du paysage et enfin le devenir des images. Le développement propose l'analyse d'outils (appareil photographique, caméra vidéo et écran d'incrustation) ainsi que de différents médiums : jeux vidéo, cartographie, vidéo numérique. Ces analyses sont soutenues par le recours à diverses notions, dont le temps et l'espace, le paysage, la perspective, le virtuel, la simulation. Je propose la création de deux notions personnelles, celles d'image-corps et d'image-monde. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : installation vidéo, panorama, image-monde, image-corps, relations, écran d'incrustation
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".