The Resonate Prison: Earwitnessing the Panacoustic Affect
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,023 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».