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Enregistrement W2883055145 · doi:10.18573/mas.57

Putting the Harm Back into Harmony: Aikido, Violence and ‘Truth in the Martial Arts’

2018· article· en· W2883055145 sur OpenAlexaff
William Little

Notice bibliographique

RevueMartial Arts Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMartial Arts: Techniques, Psychology, and Education
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMartial artsAestheticsContext (archaeology)SociologyEpistemologyArtVisual artsPhilosophyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper will address the theme of ‘truth in the martial arts’, a phrase from Mitsugi Saotome’s recent reflection on his relationship as Uchi Deshi to Morihei Ueshiba, the founder of Aikido. I will frame this theme sociologically, exploring it as an aspect of the martial arts as contemporary practices of the self. What is distinct about the practice of the martial arts in this context is their sustained reflection on violence, not simply as violent contest, but as a condition of irreducible insecurity per se. I would like to propose that Aikido (not unlike other martial arts) offers a response to violence by articulating a form-of-life – ‘a life that can never be separated from its form’ (Giorgio Agamben) – that is centred on the understanding that complete martial fluidity is immanent to life. The martial arts are therefore very interesting contemporary practices of the self because their paths to knowledge address key biopolitical issues of life and power through a freeing relation to violence. I would also like to propose that the framework of transcendental empiricism, which Gilles Deleuze develops to describe the dynamics of affectual as opposed to representational (i.e. mediated) experience, is both promising to characterize the experience of martial fluidity and to expand the self-understanding martial artists themselves. Martial artists are uniquely positioned to decipher Agamben’s and Deleuze’s theoretical texts because of the deep, embodied knowledge that emerges through practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,317 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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