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Record W7057350048

Isorama : Un panorama virtuel en réalité mixte

2012· other· fr· W7057350048 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2012
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPanoramaHappeningVirtual world
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce projet propose une approche inédite de visualisation de panoramas virtuels ainsi qu'un néologisme pour la décrire. Ce concept, l'isorama, consiste en une image spatialement synchronisée, superposée à un paysage réel grâce à un écran mobile. Une installation basée sur ce concept permet d'explorer une image virtuelle sous tous ses angles, nous laissant notamment la liberté d'exploiter sa dimension temporelle. On peut ainsi observer activement le panorama virtuel d'un site particulier, tel qu'il apparaissait à une autre époque. En pivotant sur lui-même, l'observateur explore le paysage d'antan tout en gardant ses repères visuels et physiques dans le monde réel. Terme polysémique, Isorama représente donc à la fois une forme de représentation, un dispositif et un contenu graphique. \n \nL'Isorama se base en partie sur une caractéristique de la vision humaine, à savoir la capacité du cerveau à remplir l'espace visuel à partir de données fragmentaires. Ce phénomène a été bien étudié dans le domaine de la neuropsychologie. Je le décrirai à mon tour en le rattachant au concept de cadre en tant que fenêtre sur un monde virtuel. Le cadre classique du tableau peint se transforme ainsi en fenêtre interactive sur un monde virtuel, ce que je nommerai un effet de virtualisation du réel. \n \nGrâce à la disponibilité accrue de capteurs de mouvement et d'orientation, j'ai pu créer une installation interactive qui remplit ce but. Je décrirai dans ce mémoire les étapes techniques qui ont mené à la réalisation de l'installation ainsi que son adaptation aux plateformes mobiles tels les téléphones intelligents et les tablettes électroniques. J'expliquerai également comment fut créée l'image panoramique qui a servi de sujet pour cette présentation. \n \nPour la réalisation de mon premier Isorama, qui fait l'objet de ma maîtrise, j'ai écouté mes questionnements habituels lors de promenades dans mon quartier : comment apparaissait tel ou tel site à une époque passée? Je suis, après tout, un créateur de paysages lorsque j'exerce mon métier d'artiste en effets visuels cinématographiques. Les techniques que je maîtrise font partie du langage visuel de la science-fiction, tout comme de la reconstruction de tableaux historiques au cinéma. Alors pourquoi ne pas aborder le paysage en tant que fiction ? Et comment personnaliser cette expérience pour la rendre plus accessible, plus intense, plus immersive? En cherchant à répondre à ces questions lors de l'élaboration de ce projet, j'ai appris qu'au cours des siècles, l'homme a toujours utilisé les techniques les plus avancées de l'art et de la technologie pour créer des environnements immersifs, comme pour répondre à un appel intérieur universel. La présente recherche propose de prolonger cette tradition ancienne et de proposer de nouveaux questionnements, notamment sur le concept as présence en réalité virtuelle.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.044
Threshold uncertainty score0.146

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0060.005
Open science0.0020.006
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0440.014

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.

Opus teacher head0.003
GPT teacher head0.150
Teacher spread0.147 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes1
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