La cartographie, une formalisation de la narration en réalité virtuelle
Bibliographic record
Abstract
« Que représente la Géographie dans un monde au-delà de la mesure ? » (Arnoux 9). Quelles sont les problématiques narratives propres au casque de réalité virtuelle ? Comment les appréhender dans leur globalité alors qu’elles paraissent abstraites ? Cet article est une levée, un travail exploratoire amené à se développer dans le cadre d’une recherche doctorale. Il est une déambulation à travers un territoire virtuel encore difficile à saisir, celui des casques VR, dont chaque recoin est une potentielle découverte d’une manière de faire narration. L’axe employé est celui des études littéraires en lien avec des théories issues de la géographie, dont l’objet central est la cartographie. Pour exemplifier cette approche théorique, trois projets de recherche-création seront présentés. Le premier adapte la cartographie allégorique en réalité virtuelle. Le deuxième présente une utilisation pédagogique et une forme de création d’une carte conceptuelle en VR. Le dernier est une amorce d’un travail en cours, les premières délimitations d’une cartographie du texte A Moveable Feast d’Ernest Hemingway, délinéarisé pour être spatialisé.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.014 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
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".