Développement d’une posture d’artiste-transmetteur : les formes actives d’engagement du corps du spect-acteur comme vecteur de transmission
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire retrace mon parcours de recherche-création à la maîtrise en art (volet enseignement-transmission). La recherche-création réalisée se veut une démarche par laquelle j’ai pu approfondir ma compréhension des dispositifs et mécanismes de transmission mis en oeuvre dans ma pratique. C’est aussi une démarche par laquelle s’est précisée ma posture : celle de l’artiste-transmetteur. M’appuyant sur les théories de l’écologie sonore et le paradigme de l’énaction, une réflexion est articulée autour de l’engagement du corps dans des oeuvres immersives et interactives proposant une écoute sensible du vivant, puis autour du potentiel de ce type d’oeuvres pour l’appréhension et la reconfiguration de notre rapport au vivant. Deux oeuvres sont ici proposées : Biotope, une oeuvre de réalité virtuelle qui consiste en un parcours sonore immersif et interactif, puis l’oeuvre Submersion, une installation sonore immersive produite à l’aide d’un procédé de sonification de données environnementales. Ces oeuvres proposées sont le point d’ancrage à partir duquel a pu se développer une réflexion sur d’une part, les formes et les conditions de l’engagement corporel et sensible dans une expérience d’interaction avec des oeuvres numériques reposant sur diverses interfaces, et d’autre part, sur les perspectives ouvertes par cet engagement du corps pour la transmission. En prenant appui sur le paradigme de l’énaction, il est montré comment le spect-acteur est appelé à interagir « par corps » dans les oeuvres proposées et comment cet engagement du corps-en-action est envisagé comme vecteur de transmission.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".