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Enregistrement W4211148859 · doi:10.1017/9781108554695.004

Imprinting

2020· book-chapter· en· W4211148859 sur OpenAlexaff
Carl Knappett

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMAGIC (telescope)Imprinting (psychology)ArtAestheticsPhilosophyPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the previous chapter we considered ‘modelling’ as an artistic process capable of capturing some aspect of a prototype, often but not always through the creation of a reduced-scale stand-in. Use of the idea of ‘capture’ here implies that the prototype is somehow affected by its substitute – and this sounds almost magical. It is a principle (the ‘Law of Similarity’) that lies at the root of Frazer’s account of sympathetic magic: that by making a likeness of something one might gain some power over it. This is taken further by Michael Taussig in his work on mimesis. 1 However, as Taussig underlines, Frazer identified not only a Law of Similarity, but also a Law of Contact or Contagion. That is to say, things that have been in contact may continue to act on each other even when separated. In terms of contagious magic, this is often described as the magic that can be performed using a person’s exuviae, such as fingernails or hair – once in contact with and part of the person, but still capable of being acted upon to gain some power over the person even at a distance. Taussig uses a different example, that of a horse’s hoofprint, required in the magic performed to change the mind of the horse’s owner. 2 The hoofprint is an interesting case because, although it does follow the principle of contact, it is at the same time an image of (part of) the horse. Taussig goes on to argue that ‘in many, if not in the overwhelming majority of cases of magical practices in which the Law of Similarity is important, it is in fact combined with the Law of Contact ’. 3

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2530,082

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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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