Notice bibliographique
Résumé
In this essay, I take up the question of the time of medicine in relation to two events in the U.S. from 2005—the Terri Schiavo case and Hurricane Katrina and its aftermath. I consider both cases as “mediatized medical events,” that is, as events in which the practices of medicine received considerable media attention at a particular historical moment; or, we might say, as events that brought a convergence between media and medical practices. I juxtapose these two events because, placed side by side, they help make visible two stories of catastrophe, as well as the many difficulties of telling stories of catastrophe. Bringing together these seemingly divergent events allows me to draw connections that I hope will expand our bioethical imaginary beyond the reductive approaches that tend to dominate the practice of bioethics today. I also juxtapose them to signal a bioethical tension at the heart of the neoliberal state’s response to catastrophe in general, what Foucault might have diagnosed as the difference between making live and letting die. In these two events, we glimpsed—if only fleetingly—the state’s operation of making live and letting die, and medicine’s central role in that operation, as well as the re-assertion of medical sovereignty in crisis events.
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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 | 0,013 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».