"A VR Empathy Machine”: Testimony, Recognition, and Affect on Canada Reads 2019
Notice bibliographique
Résumé
Guided by the “one book to move you” theme, Canada Reads 2019 enacts a vernacular mode of shared reading that relies on affective-driven responses framed as the cure for rising socio-political maladies. Given the mix of fiction and memoirs in the final roster, I address the truth-value invoked in the debates through the prism of testimony, and readers’ ethical responsibility to its rights-claims. Building on the works of Danielle Fuller and DeNel Rehberg Sedo, Pauline Wakeham, Gillian Whitlock, and Carolyn Pedwell, I demonstrate how the 2019 event, as a site of reading-based public debate, contours the limits of empathy as an ethical response to testimony. I argue that the political efficacies of empathy map the cunning discourse of political recognition onto the politics of reading in Canada Reads 2019—presumably effecting socio-political change while de-facto mobilizing literature in service of the humanitarian and multicultural myths of CanLit readership and citizenship.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,045 | 0,019 |
| Communication savante | 0,011 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».