Bibliographic record
Abstract
Un rapport agonistique à l’image et à la technologie marque les réalisations de l’artiste Samuel Bianchini. La singularité de son approche réside dans la mise en scène répétée et rituelle d’une confrontation avec le voir. Ce texte analyse l’expérience de Discontrol Party (2009-2018), un contre-dispositif interactif et festif développé dans le cadre d’une recherche sur l’interaction collective (Large Group Interaction) à l’EnsadLab/DRii, laboratoire de l’École nationale supérieure des Arts Décoratifs (Paris). L’oeuvre met en scène des « machines de vision », un empire de la surveillance qui est aussi un théâtre d’opérations pour le public, confronté à la prolifération d’images composites : diagrammes, graphiques, unités de mesures, nuages de points, tableaux de données. Quel est le sens de ces images qui sont aussi des datas ? Peut-on y voir la volonté d’une représentation totalitaire et la promesse d’une transparence totale de l’expérience humaine ? Doit-on s’en réjouir ? S’en alarmer ? Est-il possible de faire bugger ces systèmes numériques de détection ? Nul doute qu’il puisse être question ici d’un rapport de force, face auquel on serait en droit de se demander lequel de l’humain ou de la machine est le maître et l’esclave.
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 | 0.009 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.004 | 0.005 |
| Research integrity | 0.006 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.063 | 0.051 |
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".