Azimutes: projeto concetual de fotografia
Bibliographic record
Abstract
Azimutes é o resultado de um projeto conceptual autoral de fotografia que nasceu de um desfio proposto no workshop "Olhar o território para compreender a paisagem - metodologias para a interpretação e representação do lugar” que decorreu entre 12 de outubro e 30 de novembro de 2017 e foi promovido pelo Museu da Paisagem (www.museudapaisagem.com), uma plataforma museológica digital que assenta na valorização dos territórios e se configura como uma solução artística e cultural para uma cidadania paisagística cada vez mais desperta. Mas, mais do que um conjunto de fotografias materializadas, Azimutes representa uma viagem do pensamento criativo que aconteceu em simultâneo com a experiência de exploração de um lugar, desbravando um terreno. Ao longo de 15 dias intensos, o processo aconteceu nos intervalos dos afazeres normais do dia-a-dia e emprestou a esse período de tempo um empolgamento, um entusiasmo refrescante de um projeto autoimposto, um trabalho totalmente voluntário que se empreende em modo de descoberta.
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 | 0.008 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.003 | 0.013 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.013 |
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".