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Enregistrement W1540601087

The Soil Food Web: Notes towards Cultivating "New" Alliances between Earthlings

2011· article· en· W1540601087 sur OpenAlexaff
Stefan R. D. Morales

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEcocriticism and Environmental Literature
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeFleshTasteSubject (documents)MythologyEpistemologyAllianceSign (mathematics)AestheticsSociologyEnvironmental ethicsEcologyPhilosophyHistoryComputer scienceLiteratureArtWorld Wide WebChemistryMathematicsFood scienceBiologyArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How can we grasp our relationship to the Earth through the earth? In dealing with the human and its relationship to the soil food web, this lecture traces translations as they occur through the sense of smell and taste using Thomas A. Sebeok's concept of the chemical sign. What world do we share with nonhumans when we cultivate the soil? Employing Felix Guattari's pseudo-narrative detour through myth, ritual and science and Gilles Deleuze's elaboration of uncertainty in The Logic of Sense, the lecture criticizes subject-centred encounters with the soil food web and its complexity, aiming instead for an anexact science of Earth-earthling relations. It advances the notion that the mundane eating and defecating tendencies shared by all earthlings is the basis of a renewed material alliance with the Earth. Though the Earth and its earthlings share what may be called flesh (organic and nonorganic), it is what passes through and is exchanged by flesh that is of interest here. Moving from retracing the new assemblies of plants, animals, and microbes that are produced through cultivated efforts at rearranging the mundane (spatial questions), the lecture closes on an exploration of the differing layers of time (Chronos and Aion) bound up in the new assemblies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,022
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,135 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2011
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