‘DEEP-FRIED’ AND DENATURALIZED: CRITIQUING MEMETIC META- ONTOLOGIES
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, I have sought to introduce and outline the trend in Internet meme-making know as 'deep-frying' and explain its significance as a method of user critique within a naturalized medium. How do images that confuse and repel the casual viewer through profanity, enthusiastic emoji usage, over-saturation, repeated compression, bubbling/ warping, and excessive lens flaring effectively question the memetic paradigm? Firstly, by understanding memes as Hito Steryl's transgressive 'poor images' that circulate to produce communities of content creators and consumers that stand in opposition to the state-sponsored rich image making complex. Further, through the application of work by Rolande Barthes, Claude Shannon & Warren Weaver, Scott Contreras-Kotterbay & Łukasz Mirocha, and Rosa Menkman, I have produced a critical examination of the formal practices that elucidate this phenomenon, on the level of the linguistic & iconic message, noise level, and redundancy. Lastly, I propose an orientation of these works within a diverse corpus across various major social media as a networked art practice in keeping with the tenants of the New Aesthetic.
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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 | 0,017 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,050 |
| Communication savante | 0,011 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».