Le <i>Sound Quipu</i> de <i>Brain Forest Quipu</i> : tisser notre conscience sonore
Bibliographic record
Abstract
Cet article relate le processus de création des éléments soniques pour l’installation Brain Forest Quipu de Cecilia Vicuña, une commande du Turbine Hall du Tate Modern en 2022. La célèbre poète et artiste visuelle Cecilia Vicuña a travaillé avec l’auteur sur plusieurs projets et médiums, donnant lieu à cette collaboration, à laquelle plusieurs musiciens, poètes et artistes sonores ont participé. Écouter la vision de l’artiste, l’espace du musée, la crise environnementale et les cultures sous-représentées était essentiel à la création d’un sound quipu, l’installation sonore construite au sein des sculptures monumentales. Ce récit commence par un appel initial à la co-création pour cette oeuvre dédiée à notre planète, suivi d’un bref contexte sur le Quipu dans l’oeuvre de Cecilia et sa collaboration avec l’auteur. La vision de l’oeuvre a ensuite été transmise avec une invitation aux artistes participants. La conception de la structure temporelle et physique de l’installation sonore est décrite, ainsi que la nature et la portée des contributions.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.004 |
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".