Conversing with Humans and Objects: On Repetition and the Curative Power in Animation Making
Bibliographic record
Abstract
Cet article explore ce qui se passe quand des êtres humains, des objets et de la technologie numérique collaborent dans la création d’un court métrage d’animation image par image. Il examine la façon dont l’animation créée à partir d’un processus mécanique extrêmement répétitif s’entrelace avec le langage, la communication et l’apprentissage, et la façon dont elle peut affecter notre réceptivité et notre disposition à communiquer. L’article montre comment la répétition peut repousser les concepts mentaux et les idéologies linguistiques qui peuvent entraver la communication et l’apprentissage d’une langue. En revanche, l’action répétitive peut créer un espace affectif positif, donnant l’accès à des ressources cachées et à un savoir inconscient. Rendu possible par un flux affectif émergeant de toutes les parties participantes – humaines et non-humaines –, un exercice possiblement fastidieux peut être transformé en tâche libératrice. Les co-auteurs du document puisent dans l’expérience autoethnographique, les méthodes collaboratives et la pensée inspirée par la théorie néo-matérialiste. Leurs travaux de recherche montrent que la création d’animation peut perturber des politiques éducationnelles existantes et instaurer une pratique pédagogique plus équitable en se fondant sur des agencements humains-objets et sur leur puissance pour stimuler un apprentissage et des communications plus qu’humains.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".