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Record W7161968226 · doi:10.82308/7213

Knowing my place: learning through memory and photography

2009· dissertation· en· W7161968226 on OpenAlexaboutno aff
Susann Allnutt

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicParticipatory Visual Research Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPublicsThe artsPhotographyPainting

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.586
Threshold uncertainty score0.783

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.355
GPT teacher head0.619
Teacher spread0.264 · 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 teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreOther

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
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

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