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Enregistrement W2798393170 · doi:10.3138/topia.33.53

Autodestruction in Lebanon: The Testimonial Uncanny and the Birth of Knowledge in Walid Raad’s <i>The Atlas Group</i>

2015· article· en· W2798393170 sur OpenAlexaffvenue
Julia Emberley

Notice bibliographique

RevueTOPIA Canadian Journal of Cultural Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East Politics and Society
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMemorializationTestimonialPoliticsCultural politicsUncannyHistorySociologyMedia studiesLawLiteratureArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is concerned with the methodological question of what it means to produce “cultural politics from below,” in opposition to “cultural politics from above.” This approach emerges from an examination of memory and memorialization in the context of traumatic events, in particular, the Lebanese civil wars, which took place from 1975–91. My discussion focuses on debates that took place regarding the restoration and rehabilitation of Beirut’s war-torn city-center. I examine how the nation-state sets out to memorialize its own place in the historical record in comparison to how artistic practices question memorialization by interrogating the historical record and the archive’s role in creating memory. I begin this essay by thinking about “explosions” and how the motif of the explosion occupies a particular place in work on testimony and trauma. Often explosions cause trauma, but within the critical literature on testimony, the idea of the explosion has taken on creative, productive elements, becoming a way to conceptualize the birth of testimonial knowledge. In Walid Raad’s project, The Atlas Group, I argue that he represents the possibilities and limitations of re-making testimonial knowledge through his creation of a visual inventory of news-media photographs in the aftermath of car bombings.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,016
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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