Making the Cut: An Agential Realist Examination of Selfies and Touch
Notice bibliographique
Résumé
This article leverages the work of Karen Barad to analyze digital self-imaging research. Drawing on findings from four interviews with avid selfie authors, this article argues that agential realism can provide a rich ontological framework for examining selfies that goes beyond the representational paradigm in some studies of socially mediated digital images. Rather than beginning the study with the presumption that bodies, photos, cameras, and expressed selves are distinct and pre-existing entities that then interact with one another, or touch, selfies here are construed as networked material–discursive entanglements wherein bodies, photos, cameras, and expressed selves are always and already touching. Within this entangled phenomenon, then, this article suggests that what reads as touch (images that grab or repulse/efface) is in a sense the opposite of touch—it is a pulling apart of the entangled phenomenon wherein agential cuts demarcate the desired boundaries of entities like bodies, images, and self. This article further suggests that what makes and doesn’t make the “cut” is not natural but emerges within gendered apparatuses of bodily production.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,058 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».