Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse particulièrement aux potentialités esthétiques, épistémologiques et expérimentales d’un dispositif croisant recherche et création appelé « cartes-partitions ». Il mobilise les travaux du paysagiste américain Lawrence Halprin dans les années 1960 et un travail de recherche entre art, sciences et aménagement. En effet, ce paysagiste a créé pour le projet du FDR Memorial (Washington D.C) en 1975 un ensemble de cartographies et de partitions afin d’anticiper l’expérience sensible du visiteur dans la conception du monument. Le dispositif des « cartes-partition » est pensé comme un outil de navigation. Il articule des descriptions d’expériences spatiales (« cartographie descriptive ») et la programmation d’expériences à venir (« partitions de promenade ») ; il renvoie donc à un processus qui trace l’expérience en même temps qu’il guide l’exploration. C’est en accordant une place première à l’expérimentation in situ et à son processus d’écriture que nous invitons à questionner de manière transdisciplinaire l’élaboration de la conception sensible d’un paysage pour en interroger la perméabilité. Avec la marche comme condition d’expérience commune et partagée, avec les cartes-partitions comme dispositif de recherche, il s’agit de questionner le passage du sensible à l’écriture et d’envisager les résonnances d’un tel processus sur le geste de conception d’un lieu.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.005 |
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".