Bibliographic record
Abstract
Résumé : Le présent article tient compte des questions d’échelle et d’amplitude dans la trilogie Paysages manufacturés ( Manufactured Landscape, 2006), L’empreinte de l’eau ( Watermark, 2013) et Anthropocène : l’époque humaine ( Anthropocene: The Human Epoch, 2018), qui est le fruit d’une collaboration productive et provocative entre la documentariste Jennifer Baichwal et le photographe paysagiste de renommée internationale Edward Burtynsky. Les trois films participent fortement à ce qui a été qualifié d’imagerie sublime « toxique » ou « industrielle » des photos grand format de Burtynsky et décrit à la fois d’immersif, de poétique et de lent. Par l’exploration des diverses évocations d’échelles et d’amplitudes dans la trilogie, qui sont des préoccupations au cœur de l’œuvre photographique de Burtynsky, l’article s’attaque à l’intervalle géologique qu’on appelle l’anthropocène et à son adoption embourbée dans le dernier film de la trilogie. Plutôt qu’accepter sans problème « la thèse anthropocène » telle qu’elle est définie et visualisée dans L’époque humaine, l’article épouse — conformément aux critiques du terme — un point de vue plus nuancé de ce que cette définition permet et dissimule à l’égard de la production et des politiques de la culture visuelle de ces films.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".