MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3135602026 · doi:10.24908/ss.v19i1.13923

The Resonate Prison: Earwitnessing the Panacoustic Affect

2021· article· en· W3135602026 sur OpenAlexaff
Greg Elmer, Stephen J. Neville

Notice bibliographique

RevueSurveillance & Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensYork UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrisonTortureAccountabilityAmnestyTransparency (behavior)Human rightsSociologyPoliticsPower (physics)PanopticonOverdeterminationCorporate governanceLawPolitical scienceCriminologyBusinessSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Panacoustic surveillance can be low-intensity and mundane, but when taken to its extreme, it is coordinated with physical violence to create an atmosphere of hallucinatory fear. Our entry point into this problem is through a case study of the Saydnaya torture prison in Syria, a terrifying and opaque architecture of power. This short paper draws from the earwitness art and human rights activism of Lawrence Abu Hamdan concerning Saydnaya in collaboration with Amnesty International: from our analysis of the prison, we extrapolate lessons of panacoustic technologies more broadly, which are not necessarily or immediately violent but nonetheless disempower subjects by constraining their behaviors and rendering walls indefensibly porous. In developing a nascent theory of panacoustic surveillance, this paper makes two distinct contributions to surveillance studies. First, it puts sound and surveillance studies scholars into dialogue to echo Hamdam’s argument that walls do not represent an absolute barrier but a corporeal medium by which power and knowledge can permeate and reflect as vibration. Second, our discussion articulates a politics of transparency and accountability that helps rethink notions of actuarial surveillance as not only a form of top-down statistical and biopolitical monitoring and governance but also as a means of developing panacoustic audits that seek to hold governments and other human rights abusers to account.

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)0,004
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0090,023
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,299 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSurveillance & SocietyMême sujetGeographies of human-animal interactionsTravaux en français237 207