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Enregistrement W1601195349 · doi:10.7202/1062366ar

Humain/animal : rupture, contiguïté et perméabilité dans Espèces de Ying Chen

2019· article· fr· W1601195349 sur OpenAlexvenueno aff
Nadra Hebouche

Notice bibliographique

RevueStudies in Canadian Literature · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alors que ses premiers romans remettent en question la notion d’authenticité et promeuvent essentiellement une hybridité ethnique qui associe les nouveaux modes culturels aux impératifs sociétaux d’origine, avec Espèces (2010), Ying Chen s’interroge cette fois sur une forme d’hybridité détachée de toute classification ethnique : l’intervalle au sein duquel humanité et animalité se rencontrent occasionnellement. La relation entre animalité et humanité constitue l’épicentre de la fiction Espèces dont l’intrigue est envisagée par une narratrice qui se métamorphose provisoirement en femme-chatte. Ying Chen place cet être hybride à la croisée des philosophies nietzschéenne, bergsonienne et derridienne, et s’engage dans une déconstruction des frontières manichéennes qui opposent traditionnellement l’humain à l’animal. Cette déconstruction ne suppose pas la destruction totale des frontières en question, ni ne préconise l’hermétisme de ces mêmes séparations. Chez Ying Chen, la frontière qui sépare l’humain de l’animal est envisagée en tant que paradigme récursif et, de par sa porosité, reconnaît à la fois altérité et contiguïté. Avec Espèces, l’auteure élabore une nouvelle anthropologie qui oscille entre rupture et contiguïté, et tente de rendre compte d’une frontière perméable à travers laquelle s’invitent l’humain et l’animal. Ainsi, Ying Chen entreprend essentiellement de rendre compte de la perméabilité ponctuelle d’une frontière existante à travers laquelle s’invitent parfois l’humain et le non-humain, et nous propose de reconnaître l’animalité en nous et de nous en séparer à la fois.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,014
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,327 · 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'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

Citations0
Publié2019
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