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Enregistrement W2557322315 · doi:10.3138/seminar.52.4.04

Data, Love, and Bodies: The Value of Privacy in Juli Zeh’s <i>Corpus Delicti</i>

2016· article· en· W2557322315 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Koellner

Notice bibliographique

RevueSeminar A Journal of Germanic Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueGerman History and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyNarrativePower (physics)Value (mathematics)State (computer science)SociologyDictatorshipLegitimacyPoliticsLiteratureLawPolitical scienceDemocracyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay explores the transformation processes depicted in Juli Zeh’s fictional narrative Corpus Delicti, which call attention to the ethical challenges of new forms of surveillance. Initially blinded by the ideology of the surveillance state of the Methode, the protagonist Mia Holl transforms from a supporter of the healthcare dictatorship into a member of the resistance. By focusing on the surveillance mechanisms of the Methode, Zeh’s fictional narrative opens up a discourse on the value of privacy in the information age. Read together with Roberto Simanowski’s Data Love, Zeh’s work allows for a re-evaluation of the sharing of personal data when it promises societal benefits. Mia Holl’s rediscovery of human nature as a love for oneself eventually has the power to challenge the legitimacy of the surveillance state. Through the unravelling of the Methode’s imposed “data love” as a mechanism of total control, Mia Holl is able to mentally liberate herself from the Methode’s ideology and spark a widespread protest against the state.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,044
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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