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Enregistrement W3204059203 · doi:10.1386/ijfs_00022_7

Amina Weira’s Anger in the Wind: A premonitory tale of intertwined subjectivities

2020· article· en· W3204059203 sur OpenAlexaff
Sada Niang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Francophone Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngerCasualStyle (visual arts)HistoryAestheticsSubjectivitySociologyArtPsychologyLawArchaeologyPolitical scienceSocial psychologyPhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article analyses Amina Weira’s Anger in the Wind (2016). It argues that Weira’s documentary tells the story of slowly dying men through an exploration of a failed Anthropocene mediated by subjectivity and memory. Behind an almost casual handling of the camera, Weira casts a keen sympathetic eye on the ‘environmentally embattled’ populations of her native town, Arlit. Anger in the Wind is a documentary of painful, angry, recriminatory words; it tactfully yet pointedly exposes the devastation of the local ecosystems by staging the life stories of men and women who now realize that they were seen as disposable entities, not worthy of a dignified life cycle, fit for sacrifice at the altar of western technological prowess and comfort. As much as a testimony, Anger in the Wind is a Bamako style indictment of a destructive way of inhabiting the earth and a Hyenas’ style call to collective resistance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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