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Enregistrement W1599412956 · doi:10.7202/1062359ar

Bioregion, Biopolitics, and the Creaturely List: The Trouble with FaunaWatch

2019· article· en· W1599412956 sur OpenAlexaffvenueabout
Tanis MacDonald

Notice bibliographique

RevueStudies in Canadian Literature · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNothingSurpriseSimple (philosophy)Environmental ethicsAestheticsBiopowerSociologyPoetryHistoryEpistemologyLawPhilosophyLiteratureArtPolitical scienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s tradition of nature poets who are also philosophically astute (or, conversely, philosophical poets who are astute about bioregionality) is long and would include Don McKay, Tim Lilburn, and Jan Zwicky, to name just a few. My own practice of observing and archiving animals, and writing about such archiving practices, an ongoing project called FaunaWatch, has made it clear that nothing about doing so is simple, just as nothing about being the owner-operator of a fleshy body is simple. This essay examines my practice of observation and archiving a bioregional creaturely list as an important critical and creative process, though one that is powered by an acquisitive energy, raising questions about the culture of sighting and “collecting” sights. FaunaWatch, as practice and as project, has increased in complexity precisely because of its humble (and humbling) beginnings, growing as it did out of my intense desire to fix myself in the realities of my geographical location in southwestern Ontario. When a hybrid of scholarly discourse and bioregional presence goes into the woods, it is no real surprise to find the organic impulse of the poem and the biological organism, the animal self and the animal other, undermined by uncertainty.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0490,080
Communication savante0,0130,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,292 · 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
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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