Notice bibliographique
Résumé
This doctoral research examines the Canadian and American grinder scenes to gain insight into the role of senses in understanding and responding to social problems. Grinders, a subset of biohackers, aim to enhance themselves by assimilating emerging material technologies (including, but not limited to, electronics) with their bodies through experiments and surgeries. They opt for a do-it-yourself (DIY) approach in order to maintain a sense of agency that might be lost if pursued through traditional means, such as ‘normalized’ medical research, ethically constrained university research, or market-driven private industry. How do grinders make sense (literally and figuratively) of their bodies as a site for enhancement? \n \nThe research design included three years of virtual ethnography of online grinder hubs, which were connected and contrasted with a concurrent two years of ‘real world’ participant observation ethnography at grinder laboratories and events. Data analysis applied actor-network theory to trace grinders’ sensory assemblages through a variety of on- and off-line sources. These included internet forum posts, IRC chat logs, and blogs, as well as 40 in-depth interviews, dozens of informal interviews, and direct observations of grinders planning, surgically implanting, and using their ‘enhancements.’ Results demonstrated how grinders position their bodies both broadly in relation to their current social circumstances, as well as specifically through three case studies involving magnetic implants, RFID tags, and body-computer interfaces. \n \nThis study is situated in Cyborg Anthropology and Science and Technology Studies to understand the relationship between bodies, technology, and culture. Findings suggest grinders conceive of the human body as an ironic hybrid of positivism and constructionism, determined by its techno-biological material yet simultaneously amenable to endless modification. In practice, however, the results of the tension between stability and variability tend to reinforce hegemonic social and economic relationships. What grinders ultimately enhance is the ability to adapt their physical bodies to social uncertainty brought about by the accelerating digital economy of information.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,035 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».