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Enregistrement W2940526883 · doi:10.7146/sl.v0i66.104205

Foucault - maoismen, genealogien

2018· article· en· W2940526883 sur OpenAlexfundno aff
Mads Peter Karlsen, Kaspar Villadsen

Notice bibliographique

RevueSlagmark - Tidsskrift for idéhistorie · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePhilosophy, Sociology, Political Theory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityMcGill UniversityUniversity of Chicago
Mots-clésNexus (standard)Interpretation (philosophy)EpistemologyPower (physics)Marxist philosophyPoliticsSociologyMichel foucaultPhilosophyLawPolitical scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foucault’s inspiration from Nietzsche in terms of his approach to the writing of history is difficult to overestimate. However, this article will advance an interpretation of Foucault’s approach to history which focuses on another, and less readily evident, dialogue partner in his authorship, namely the Marxist tradition and, more precisely, French Maoism. In the first part it is argued that Foucault’s practical experience from his involvement in the Maoist inspired activist group, Groupe d’information sur les prisons (GIP), left crucial marks on his contemporaneous statements on the genealogical method and his elaboration of the power-knowledge nexus. In the second part of the article it is demonstrated how the activism of GIP is reflected in his lectures at Collège de France in 1976. The aim of the article is threefold. Firstly, to bring attention to other (largely neglected) sources of inspiration for Foucault’s genealogical approach than Nietzsche. Secondly, to contribute to a more nuanced understanding of Foucault’s relationship to Marxism, which is frequently portrayed rather one-sidedly as unambiguously negative. And thirdly, to demonstrate concretely how principles originating from Maoist political activism reappear, not only in Foucault’s practical commitment to GIP, but also in his theoretical considerationsof genealogy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,321 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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