Notice bibliographique
Résumé
In response to distant suffering, global civil society is being consumed by a generalized witnessing fever that converts public spaces into veritable machines for the production of testimonial discourses and evidence. However, bearing witness itself has tended to be treated as an exercise in truth-telling, a juridical outcome, a psychic phenomenon or a moral prescription. By contrast, this article conceives of bearing witness as a transnational mode of ethico-political labour, an arduous working-through produced out of the struggles of groups and persons who engage in testimonial tasks in order to confront corresponding perils produced by instances of situational or structural violence; it is the work of witnessing, the normative and political substance generated through the performance of patterns of social action, which matters. Using Celan's allegory of the poem as a message in a bottle, I consider bearing witness as a web of cosmopolitan testimonial practices structured around five dialectically related tasks and perils: giving voice to mass suffering against silence (what if the message is never sent or does not reach land?); interpretation against incomprehension (what if it is written in a language that is undecipherable?); the cultivation of empathy against indifference (what if, after being read, it is discarded?); remembrance against forgetting (what if it is distorted or erased over time?); and prevention against repetition (what if it does not help to avert other forms of suffering?).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».