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Enregistrement W3123675718 · doi:10.33776/candb.v9i0.4880

The Vibrancy of Materiality and Otherwise-Than-Place in Susan Gillis’s Obelisk

2020· article· en· W3123675718 sur OpenAlexaboutno aff
Leonor María Martínez Serrano

Notice bibliographique

RevueRepositorio Institucional de la Universidad de Huelva (Universidad de Huelva) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Cultural Studies in Latin America and Beyond
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article deals with Obelisk (2017), a poetry collection by Canadian Susan Gillis (b. 1959) concerned with the impact of human action on Earth in a myriad of forms. Drawing on a wide spectrum of poets, thinkers and artists, including Du Fu, Czeslaw Milosz, Walter Benjamin, John Dixon Hunt, Don McKay, Xi Chuan and Edward Burtynsky, Obelisk looks like an essay in fragments where Gillis assembles the precious insights of her ancestors to shed light on homo sapiens’ intromission into physical space to make the Earth suit human needs. When put together, her heavily annotated and erudite poems read like a denunciation of the indelible mark humans are leaving on the face of the Earth to make it a habitable space, whilst destroying it in the process. However, there is room in Obelisk for a probing reflection on wilderness and place, for a celebration of the vitality of matter and the more-than-human world, for an environmentally-informed critique of the way human action is having a colossal impact on the planet in the age of the Anthropocene, and for a meditation on what poetry can do in the light of environmental degradation to encourage humanity to act and live responsibly on Earth. Thus, Obelisk warns readers against the destruction of the biosphere and celebrates the persistente of poetry as a mode of knowing and as a tool for fashioning an environmental ethics

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,027
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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