Notice bibliographique
Résumé
This essay pursues a double strategy to transform our human collective relation to animal life. On the one hand, and this strategy is due to Derrida’s thought, it attempts to criticize the belief that humans have a kind of subjectivity that is substantially different from that of animals, the belief that humans have in their self-relation (called auto-affection) a relation of pure self-presence. On the other hand, the essay attempts to enlarge the idea of auto-affection to include the voices and looks of animals in us. Being in us, the image of animal suffering changes who we are. Hence the subtitle. This second strategy is due to Deleuze’s (or more precisely Deleuze and Guattari’s) thought. In fact, a large portion of this essay is devoted to a conceptual reconstruction of Deleuze and Guattari’s important concept of becoming. I argue that there are two central features of this concept. First, the concept of becoming involves a process of desubjectification which allows for the image of animal suffering to inhabit our consciousness as a “feverish thought.” Second, the outcome of becoming is not only that, due to the feverish thought, we change, but also that we write about this experience in order to lead others to it. The essay ends therefore by invoking a kind of writing—folktales—as a way of calling for a “people to come” (Deleuze) or a “democracy to come” (Derrida).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».