MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1993694832 · doi:10.1080/14797585.2013.851834

Performing the limits of finance

2013· article· en· W1993694832 sur OpenAlexaff
Rob Aitken

Notice bibliographique

RevueJournal for Cultural Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpansiveFinanceTechnocracyImpossibilityAbstractionFaithEconomicsSociologyEpistemologyPolitical scienceLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent financial turmoil has put emphasis once again on the very meaning and reach of ‘finance’. In doing so, recent financial crises have also provoked questions about the very ‘ends’ of finance: Where are the borders of finance? Given the expansive reach of financial innovation over the past two decades, are there any serious limits to the kinds of practices that can be converted into financial objects? Does the culture of finance (expansive and all encompassing) encounter meaningful interruptions? This paper explores these questions by reviewing a cluster of public-art responses to the 2008 financial crisis mounted by artists critical of the expansive logic of financial abstraction. This paper pays particular attention to the work of Fergal McCarthy and Fred Forest, two public artists who have confronted finance and its rational culture with practices of gameplay, whimsy, and carnival. In doing so, these artists invoke a strategy designed to lay the all-encompassing claims of financial abstraction alongside its own impossibility; alongside performances which undermine the expansive claims of financial abstraction. These are strategies, I conclude, which can interrupt the technocratic discourses which dominate the contemporary cultures of finance; strategies which, in the words of one artist, evoke ‘plausible states of uncertainty’ about our faith in financial abstraction.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,047
Communication savante0,0150,012
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal for Cultural ResearchMême sujetHousing, Finance, and NeoliberalismTravaux en français237 207