Une analyse spatiale de la collaboration lors d’une résidence de cocréation en art, culture et technologie sur la transmission du savoir immatériel anicinabe
Bibliographic record
Abstract
Cette ethnographie présente une immersion dans un laboratoire de cocréation, réunissant plusieurs acteurs de diverses communautés de chercheurs et d’artistes, durant une période intensive de trois jours consécutifs afin d’imaginer des projets autour des enjeux de la transmission du patrimoine culturel immatériel anicinabe. Cet article interroge les processus de collaboration et de cocréation interculturels. Elle relate un récit suivant les préceptes de la recherche-action participative et propose une approche analytique originale des méthodologies de collaboration reposant sur une étude de leur organisation spatiale. L’application flexible des méthodes d’idéation respectait le rapport différent au temps des anicinabe. Une sensibilité quant à la dimension spatiale a été salutaire à cette collaboration interculturelle. La flexibilité du groupe d’adapter les activités proposées selon leurs besoins a permis une appropriation forte du lieu et de la démarche collaborative. La proposition d’application mobile qui a émergé du processus permet d’accéder à l’univers ancestral, autant social que territorial, ce qui correspond à une hétérotopie anicinabe.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".