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Enregistrement W2141131355

How to Know about Oil: Energy Epistemologies and Political Futures

2013· article· en· W2141131355 sur OpenAlexaboutno aff
Imre Szemán

Notice bibliographique

RevueProject Muse (Johns Hopkins University) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEcocriticism and Environmental Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsFutures contractEnergy (signal processing)DemocracySociologyEnvironmental ethicsRelation (database)Political scienceSocial scienceLawEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a contribution to the growing exploration of oil and energy in the humanities, the author examines what we might learn from three attempts to probe how we know oil—that is, the complex, myriad ways in which we try to name and narrate oil's social significance—in order to understand better the opportunities and challenges of making oil and energy a more conceptually powerful part of our social and cultural understandings. The first of the energy epistemologies the author examines, Timothy Mitchell's Carbon Democracy (2011), reframes the history of left politics in relation to shifts in dominant forms of energy. The second, Edward Burtynsky's photo-series Oil (2011), identifies the deep social significance of oil through experiments in visual form. The third example of knowing oil and energy is the ongoing struggle over the representation of the Alberta oil sands in public and political debate and discussion. The intent of examining these three distinct attempts to know oil as an essential component of social, cultural, and political life is to see what lessons such energy epistemologies might have for a left politics committed to an energy transition that would both ameliorate environmental concerns and enable greater social justice.

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)0,006
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0120,075
Communication savante0,0150,023
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations49
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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