Notice bibliographique
Résumé
A call for cultural geographers to experiment with different ways of re-presencing their work has gained momentum in recent years (see DeLyser & Hawkins, 2014; Lorimer & Parr, 2014; Vannini, 2015). This climate of experimentation has seen a number of cultural geographers openly promote their interests in, and engagements with, the creative arts: some have explicitly developed practices in response to longer-standing geographical interests (e.g., Cresswell, 2013/2014; Gallagher, 2014; Gorman-Murray, 2014; Wylie, with Webster, 2014), while others have more established art practices that inform, and are informed by, their geographical work (e.g., Crouch, 2010; de Leeuw, 2012; Zebracki, n.d.). In this article, I explore the potential of poetry to animate accounts of geographical fieldwork via an intellectual engagement with the ideas and tenets of non-representational theory. I begin by outlining the history of ‘poetry as method’ in the social sciences and then acknowledge poetry’s status within phenomenology. From there, I consider what a post-structuralist account of geographical fieldwork might entail, drawing from Deleuzian philosophy. Then, using three conjoined poems of my own as a vehicle, I critically analyse the work that poems do as research as well as the ways in which they operate in literary terms.
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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 | 0,022 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,153 |
| Communication savante | 0,015 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».