Dynamique forme-lumière : Un processus de création et d’analyse de l’espace architectural par modèles maquettes/images
Bibliographic record
Abstract
La recherche propose un regard sur l’objet et la lumière à travers l’élaboration d’une méthode de design et d’analyse spatiale aidant architectes, designers et artistes dans leur exploration créative. Elle tente de réinitialiser le processus de création par des manipulations simples et directes avec la matière, et une expérimentation en maquettes et en images photographiques, deux médiums familiers des architectes et designers. Ces interventions minimales recèlent à la fois une grande richesse de relations spatiales et de nombreuses informations sur le phénomène lumière. Une collecte de plus de 200 compositions spatiales est soumise à l’analyse. Un lexique de paramètres est formulé à partir de notions théoriques relatives à l’espace, l’objet, la lumière et la perception, sous forme de grilles d’interprétation. Celles-ci servent de cadre d’analyse permettant d’identifier les éléments les plus actifs en interaction dans l’espace visuel. Elles orientent la lecture de la complexité spatiale et agissent comme balises dans le processus de décision/création. Le vocabulaire élaboré aide à préciser la nature des interventions et sert de plate-forme d’échange entre les collaborateurs. Ce processus vise également à stimuler l’imagination et la créativité en architecture et en design.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".