Bibliographic record
Abstract
Cette recherche faite en connaissance des arts utilise l'auto-photographie, la rephotographie, des entrevues et un travail de mémoire et d'écrit sur la photo en tant qu'outil permettant de soutirer des archives une compréhension du soi dans l'espace. Je porte attention à la mémoire et à la photographie d'une manière auto-topographique (selon Heddon), tout en explorant l'intimité topographique liée aux paysages de l'enfance et de la vie actuelle, aux espaces connus et inconnus. Utilisant le lieu comme cadre conceptuel commun, j'ai interviewé ma sœur et mes frères afin de fouiller nos mémoires partagées des lieux communs à notre enfance. J'ai par la suite photographié/rephotographié ces lieux de souvenirs d'enfance tout en essayant d'identifier l'influence que porte le lieu sur l'identité de l'enfance. Cette recherche avec ma sœur et mes frères fût une ressource riche en récits. De plus, j'ai visité deux lieux publics avec mon appareil photographique, le Jardin architectural du Centre canadien d'architecture de Montréal et le Jim Everett Memorial Park de Vancouver afin de représenter le lieu et le rapport que j'entretiens avec/dans ces lieux, ceci me permettant de m'investir directement à la photographie. En créant ce que l'on pourrait appeler des albums de photos de lieux, j'essaie de créer une participation avec les espaces auparavant inconnus tout en espérant pouvoir relier les lieux du passé à ceux du present. J'explore l'utilité évidente et incarnée de la photographie dans la création de l'intimité topographique avec/dans un lieu tout en confirmant l'importance de l'utilisation d'un lieu afin d'explorer l'identité. L'utilisation$
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 | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".