Notice bibliographique
Résumé
As a field of distributed subjectivity, consumption is one mode through which we co- construct ourselves and our relation to things. Darknets and their users are clearly participating in reconstituting field of consumption, as is the internet in which darknets exist. Within consumption we labor to represent ourselves in relation to our material relations(Baudrillard, 1981) (Baudrillard, 1998). This paper argues that darknet users examples of both the de-massification of internet audiences and the re-constitution of a mass consumer identity centered on the commodity aesthetics of darknets(Haug, 1986). Specifically, I demonstrate that privacy on darknets is not so much a matter of reality but is a matter of a perceived commodity aesthetic by their subjective audience. Our consumption and our co-construction of the relations of our subjective approaches to commodity aesthetics is both the identification and alienation of the reflexive awareness of the subject’s desires/needs. Within darknets these desires/needs extend through our simplest curiosities, to political organizing, to representations of illicit activities, to the activities themselves. The alienation and identification of desires functions much like the creation of the identity qua the quasi-object that is produced is always partly the user's alienated identity (Gehl, 2014; Herman, 2013; Latour, 1993). This process produces the capacity to realize the values in the darknets as capital itself, including the values found in the relationship to the materiality of capital presented therein. Given the proclivities of the representations of constituted on darknets, this proposal examines how users create and recreate the darknet, both as a capital materiality and as an capital idea. Fundamentally, my argument resists the idea of criminality and exceptionalism found in popular press understandings of darknets, in favor of the argument that although the criminal element does exist, the broader nature of capital in darknets is about knowledge, information provision, and economic value creation. In short, I argue that the representation of material and non-material capital on darknets creates a wild zone of consumption allowing the subject to be reconstituted with the awareness of an extended horizon (Luke, 1995);(O’Tuathail, 1994)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».