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Enregistrement W2944128351 · doi:10.3390/h8020092

Terrestrial Cosmopolitanism, Posthumanism, and Multispecies Modes of Being in Cereus Blooms at Night

2019· article· en· W2944128351 sur OpenAlexafffund
Sara V. Press

Notice bibliographique

RevueHumanities · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCosmopolitanismPosthumanismSubjectivityAnthropocentrismEnvironmental ethicsSociologyContext (archaeology)HumanismPosthumanAestheticsEpistemologyPhilosophyHistoryPolitical scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cosmopolitanism has generally been used to describe a philosophy that imagines all humans as citizens of a single “human” community. This article explores a terrestrial cosmopolitanism that challenges the colonial discourse of human exceptionalism by extending the democratization of people to include environmental bodies within their global context, replacing hierarchies with collectivities to reveal humanism’s underrepresented others. Examining interspecies alliances in Shani Mootoo’s Cereus Blooms at Night, I look towards terrestrial cosmopolitanism as an alternative to anthropocentric forms of cosmopolitanism that continue to reinscribe colonialist aspirations and ontologically exclusionary practices. Mootoo’s work decenters how we think about humans and the environment and offers a nuanced depiction of a positive interspecies community that resists harmful humanist taxonomies. Reading the novel’s protagonist, Mala, as a posthuman figure, I argue that her rejection of human language, in conjunction with her nonhuman interactions, positions her as a keeper of collectivity, as she creates a third space of subjectivity in her garden that blurs the boundaries between humans and nonhumans.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,034
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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