Bibliographic record
Abstract
Habito el mundo microbiano. Los microbios viven sobre la piel de mi cuerpo y dentro de mi cuerpo. Cada orificio de mi envoltura corporal está poblada por millones y millones de microbios diferentes. Como microbios, trago microbios, digiero microbios y defeco microbios. Cuando beso a mi mujer, comparto microbios con ella. Cuando le doy la mano a mi vecino, intercambiamos nuestros microbios. Ambos formamos parte de una compleja red de microbios comúnmente denominada microbioma, que es una parte esencial de nuestro organismo individual y colectivo. La composición de mi microbioma fluctúa a diario, en función de todas mis acciones y encuentros. Aunque mi genoma es invariable, mi microbioma cambia y se adapta. Puedo transformar mi microbioma tanto como desee para cambiar mi identidad. En mi práctica artística, expongo mi propio cuerpo a diversos tipos de experimentos destinados a modificar la composición de mi microbioma. Luego utilizo las herramientas que ofrece la ciencia para cuantificar los efectos producidos. El 3 de febrero de 2016 le di la mano a 1.001 personas en la Transmediale de Berlín, transformando así progresivamente la comunidad invisible de microbios que viven en la palma de mi mano derecha. Periódicamente los colaboradores en el proyecto tomaron muestras de este microbioma de la piel para estudiar cómo el contacto con los demás transforma lo que somos. Desde entonces, he repetido este proyecto híbrido que combina arte y ciencia en Copenhague, Montreal, Perth, San Francisco, Baltimore y París. La performance de 1.001 apretones de manos pretende concienciar a través del contacto físico, mediante acciones de participación e intercambio a nivel social, individual y microbiano. Como científico, mi objetivo fue recopilar datos científicos sobre el microbioma humano y la dinámica de contaminación de mi microbioma cuando entraba en contacto con el microbioma de los demás. Como bioartista, lo que más me interesaba era el principio de individualidad, un concepto filosófico que formalizo a través de autorretratos del microbioma, o selfis del microbioma generados a partir del ADN de bacterias recogidas de la palma de mi mano. ¿Sigo siendo el mismo después de mil apretones de manos con desconocidos? Escondidos más allá de lo visible, en la palma de una mano, a medida que los visitantes más curiosos hacen zoom, estos selfis de microbioma se revelan a microescala. Estas redes bacterianas multicolores son el testimonio de mi metamorfosis. Esta acción mundana del apretón de manos se presenta hoy bajo una nueva mirada en el contexto de una pandemia mundial agravada por el distanciamiento social. Los límites de mi cuerpo no son los de mi piel. Toco, luego existo. Llevo conmigo rastros de tu identidad microscópica. Soy una red de células microbianas que bailan con mis propias células para formar la persona que soy en tiempo real.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.490 | 0.269 |
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".