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Enregistrement W1037176821

Human-Machinic Assemblages: Technologies, Bodies, and the Recuperation of Social Reproduction in the Crisis Era

2015· article· en· W1037176821 sur OpenAlexaboutno aff
Elise Thorburn

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueContemporary Literature and Criticism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproductionEnvironmental crisisPolitical scienceBusinessEconomyEnvironmental ethicsEconomicsBiologyEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation argues that class composition, as defined and theorised by Operaismo and Autonomist thinkers, has had both a major and a minoritarian form. In fact class composition in its major form has always been subtended by a minor current. I examine both historical (the 1905 Russian Soviets, the 1919 Turin factory councils, the Italian social movements of the 1970s) and contemporary examples (the occupation of Tahrir Square in Egypt, the Indignados movement in Spain, and Occupy Wall Street in 2011, as well as the 2012 Quebec student strike) of class composition. From these examples I then argue that the minor current of class composition is rooted in social reproduction – both its crisis and its recuperation. And further that this minor current expands throughout history, growing to command greater attention within social and labour movements. Further, this dissertation argues that contemporary social movements appear today as an assemblage, a human-machinic assemblage, which enact social reproduction in crisis and recuperation through both embodied and technologized forms. I demonstrate the ways in which technologies of communication are implicated in forms of securitised and commodified social reproduction, but also open up new and powerful possibilities for autonomous and liberatory social reproduction. This dissertation relies on a merger of conceptual, theoretical, and field research and benefits from the author’s direct involvement in social and political struggles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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