Reading the (identity politics) market: Articulating the forest past the trees post-Trump
Notice bibliographique
Résumé
Prior to becoming the President-elect, Donald Trump long engaged in the practice of exploiting economic trends that displayed a potential for increased rates of profit maximization. Like those engaged in speculative investment, he looked for exploitable opportunities where a modest outlay could be directed toward a precise stream of the market with the sole intent of receiving an exacerbated rate of return compared to the allotment initially invested. Over the past decade, the United States has witnessed a unique political climate of a disorganized, yet growing, movement of frustrated citizens inarticulately moving to the Right. It could be argued that Trump saw a prospective market ripe for exploitation herein, which showed a very real potential for significant returns. Without a centralized focus or guide, these under-formed sociopolitical blocs traversing the country were thus read as a vulnerable venture. It was amidst this climate that a capitalist with a speculative eye looked at a prospective rising market that could provide one chance investor an impressive yield: the US Presidency. By adopting a unique performativity, Trump invested in 2015.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,021 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| 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 ».