Bibliographic record
Abstract
Résumé : L’immersion et l’illusion de présence générées par la réalité virtuelle (RV) posent problème dans le contexte de récits documentaires, où la RV peut conduire à ce que Kate Nash a appelé une « distance inappropriée » ( improper distance). Comment pouvons-nous nous assurer que la capacité de la RV à créer une impression de présence soit utilisée pour produire une posture de témoin qui soit éthique? Le but de cet article est de proposer que la RV n’est pas totalement incompatible avec les objectifs éthiques des formes de témoignage par l’entremise des médias. Plus précisément, bien que le penchant de la RV pour les expériences à la première personne mérite d’être critiqué, ce projet démontre comment différents modes d’adresse peuvent être utilisés pour concevoir des formes documentaires qui placent le public dans une position de témoin qui serait respectueuse des sujets représentés et de leurs expériences.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".