What the Body Remembers
Bibliographic record
Abstract
O nosso artigo discute uma peça de realidade virtual projetada para a Quest 2, Memory Eternal: Book of Mourning, que esteve em exibição no ELO Media Arts Festival. O nosso trabalho, batizado com o nome da oração ortodoxa ucraniana pelos mortos, mergulha os espectadores num espaço de lembrança. A peça reflete sobre o luto a dois níveis — pessoal e coletivo — abordando temas como guerra, pandemia e família. O artigo e o trabalho submetido estão alinhados com os temas da ELO 2023, tendo em conta o papel da literatura na mudança social e perguntando, na esteira de crises globais sobrepostas, o que queremos lembrar e como? Fazemos uma breve tour pelo projeto com a sua paisagem onírica de ruínas medievais povoadas por dez peças distintas de literatura eletrónica que meditam sobre o luto, a dor e o despertar para novos futuros. Discutiremos os métodos colaborativos que utilizamos para criar este trabalho, o qual é fundamentado na ética do cuidado e explicaremos como eles se tornam parte do sentido mais amplo deste trabalho. Finalmente, baseamo-nos em estudos de memória para averiguar de que forma os temas de Memory Eternal servem como uma resposta à crise, uma salvaguarda face à perda e uma promessa de manter a memória viva.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.014 |
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".