<i>Im-produire</i> au moyen du dessin cartographique pour repenser les approches en éducation et en pratique artistiques
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose de faire le point sur les errances au coeur du projet Viser l’improductivité . Notre attention aux moments « im-productifs » prend racine dans la difficulté d’avoir des temps vacants pour explorer les impasses du processus créateur et dans le terreau de la recherche des systèmes de production actuels (Gillick, 2009). C’est un appel à observer les temps « inféconds » en recherche-création et en pédagogie, donnant à l’être ensemble et aux images « mal produites » collectivement toute leur place. L’objectif de cette recherche est d’examiner le rapport entre la fabrication de connaissances et la notion de productivité à l’aune de la pratique artistique et de la cartographie partagée (Olmedo, 2017). Nous traçons un portrait des expérimentations réalisées dans divers milieux : école, université, quartier et groupe de travail interdisciplinaire. Cet article s’inscrit dans une tentative de révéler les processus combinatoires en action dans leur création et leur recherche, tout en abordant les enjeux sociaux, éducatifs ou culturels qui se dégagent de cette recherche-création en développement.
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 | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.007 |
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".