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Enregistrement W2118137874

Counter (Mapping) Actions: Mapping as Militant Research

2012· article· en· W2118137874 sur OpenAlexvenueno aff
Craig Dalton, Liz Mason-Deese

Notice bibliographique

RevueACME: An International Journal for Critical Geographies · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilitantCartographyPoliticsSociologyEpistemologyGeographyPolitical scienceLawPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We, the Counter Cartographies Collective (3Cs), propose a specific form of counter-mapping, autonomous cartography, to understand and intervene in the processes at our university, the University of North Carolina at Chapel Hill. As autonomous, militant research, this mapping aims to foster cooperation among researchers and participants to practically intervene in real problems without attempting to marshal state or administrative power. Our experience shows that autonomous cartography helps produce new, alternative practices, knowledges and subjects at our university and others. Even as we draw on critical cartography and other cases of counter-mapping, autonomous cartography constitutes a distinct form of counter-mapping through our combination of autonomous theory, militant research and mapping. In this paper, we explore constitutive influences on 3Cs and our own militant countermapping experiences. We begin with a review of the theoretical basis of autonomous cartography as a form of critical cartography and counter-mapping. Next, we introduce the key concepts and practices of autonomous politics and militant research through the examples of Colectivo Situaciones, Precarias a la Deriva and Hackitectura. In the second half of the paper, we review 3Cs’ founding conditions and two of our maps. Finally, we conclude by examining the methods and impacts of our mappings.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0160,054
Communication savante0,0130,015
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,315 · 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.

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

Citations121
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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