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Enregistrement W2805922282 · doi:10.28968/cftt.v4i1.29632

To Mourn, To Re-imagine Without Oneself: Death, Dying, and Social Media/tion

2018· article· en· W2805922282 sur OpenAlexaff
Stuart J. Murray, Deborah Lynn Steinberg

Notice bibliographique

RevueCatalyst Feminism Theory Technoscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueContemporary Literature and Criticism
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsBody politicVictorySociologySovereigntyThe ImaginaryAestheticsDemocracyGender studiesPolitical scienceLawPsychoanalysisPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper incorporates and reflects on Steinberg’s particular vantage as a dying person whose blog engages the transforming ecologies of mourning and the place(s) of dying in the emergent spaces of social media. The paper homes in on the distinction between the repudiation of death and the repudiation of mourning in the collective project of “re-imagining without oneself,” that is, of re-imagining another life, another death, beyond the liberal coordinates of a “you” and a “me.” As an “intermediating” place, we argue that the blog serves as a virtual portal that both problematizes and (re)mediates the personal and the political. In so doing, the paper touches on key feminist political questions concerning bodily self-sovereignty; the broader racialized, classed, and gendered cultural imaginary; and the place of mourning in the analogy of the personal body in crisis with the myriad crises of the body politic at this significant and difficult cultural moment. Particularly, with the outcomes of Brexit and the Trump victory in the American election, this is a time of loss as the complex consensus of liberal democracy has broken down and neoliberal body-affective practices morph into isolationist nationalisms and the resurgence of movements against social justice and equality.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0100,067
Communication savante0,0170,012
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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