White coat, white alb, white mic: Institutions of truth in America in American Horror Story: Asylum
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When Lana Winters of American Horror Story: Asylum releases footage of inhumane conditions at Briarcliff, she does so without the consent of those depicted. Her reliance on the suffering at Briarcliff to forward her own goals echoes two other key figures in Asylum: Dr Arden and Monsignor Howard. Arden’s advocacy of medical science and its potential to save humanity seem in sharp contrast to his horrific experimentation on what he sees as bare, wasted life. His position as fictional character with past experience as a Nazi doctor grounds his actions in a nexus of hyperreality and banality. Monsignor Howard believes himself a paragon of the church, whose obsessive ambitions towards Rome contrast his murderous, lustful and corrupt behaviours. He is not only complicit in Arden’s experimentation, but he takes life himself; yet, as he moves to New York as Cardinal, he looks past those abominations to focus on the greater good of the institution. In an echo of that wilful blindness, Lana is capable of looking away from the suffering of the very people she takes as an object. What makes Lana ever so slightly different from the others is her movement through the category of bare life (Agamben 1995: various) and her subsequent refusal of a ‘futurism that’s always purchased at [the] expense’ of the marginal (Edelman 2005: 4). The social institutions that the characters operate within allow and encourage their sociopathy (Asma 2009: 244–45). The danger of the institution is its capacity for creating and concealing monstrosity.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,036 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».