MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2596864168 · doi:10.1109/mts.2017.2670224

Exoskeletons, Transhumanism, and Culture: Performing Superhuman Feats

2017· article· en· W2596864168 sur OpenAlexafffund
Isabel Pedersen, Tanner Mirrlees

Notice bibliographique

RevueIEEE Technology and Society Magazine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroethics, Human Enhancement, Biomedical Innovations
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésTranshumanismFraming (construction)Rhetorical questionRhetoricSociologyContext (archaeology)PoliticsConversationDystopiaAestheticsTechnological convergencePopular cultureMilitarizationMedia studiesEnvironmental ethicsPolitical scienceLawEngineeringHistoryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article we study how exoskeletons are construed through three dominant but interrelated presentations: 1) popular science journalism, 2) advertisements of military innovation, and 3) blockbuster science fiction film. We address how these media function to alter attitudes about the future. The attitudinal framing of the exoskeleton asks that people aspire to transhumanism, and that they “imagine the possibilities in the near future of dramatically enhance[ed) human mental and physical capacities” [4). In this case, they are being encouraged to visualize a militarized future. More so, the rhetorical proposition calls upon people to identify personally with the technology. The rhetoric conveys a militarized identity through celebration, anticipation, and to an extent, panic. It unites excitement and fear through entertainment, but it also succeeds in distorting the conversation of what exoskeleton technology would actually mean in a nonfictional, socio-political, or military context. Michael, Fusco, and Michael [5) identify the “socio-ethics” concerning emerging inventions, as “the moral principles which govern a particular society at large.” We seek in our work to disclose some of the socio-ethical cultural manipulation conveyed through popular channels concerning exoskeletons.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,021
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,272 · 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.

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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Technology and Society MagazineMême sujetNeuroethics, Human Enhancement, Biomedical InnovationsTravaux en français237 207