Bibliographic record
Abstract
Le présent texte propose une incursion dans mon univers photographique. J'ai voulu m'accorder un temps de réflexions après plusieurs années à parcourir les territoires maritimes et terrestres. Il est composé de notes de terrain enchâssé à des réflexions personnelles sur la photographie, sur ce qui m'influence et ce qui a teinté mon approche. L'emphase est mise sur l'expérience de terrain, la collecte de matériaux bruts et le déplacement qui sont constitutif de ma pratique artistique. Je reviens sur la création de trois projets réalisés entre 2019 et 2022. Ces projets m'ont emmené sur différents territoires, certains plus familiers que d'autres. Sur les berges du Saguenay au Québec, le long des pointes de terres de la Louisiane, et à travers les anciens pays satellites de l'Union soviétique en Europe de l'Est. Ces projets n'ont pas été réfléchis pour faire sens ensemble, ils sont la somme de divers questionnements qui m'ont occupé durant les 3 dernières années. C'est pourquoi j'ai privilégié la trace écrite afin d'apporter une autre perspective sur mon travail qui est essentiellement une pratique de l'image.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.169 | 0.059 |
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".