Notice bibliographique
Résumé
When Russia invaded Ukraine in 2014, the Russian media ran what I propose to call a simulation of “non-invasion”—a spectacle aimed to distance Russia from the war. This essay explores activist art resistance against this simulation. Specifically, I discuss three art projects that were staged during the first, most violent year of the Russian-Ukrainian conflict: Mariia (Maria) Kulikovs'ka’s performance at “Manifesta 10” in St. Petersburg, Serhii Zakharov’s guerrilla installations on the streets of occupied Donetsk, and Izolyatsia’s #onvacation occupation of the Russian pavilion at the 56th Venice Biennale. These art projects, I argue, not only attacked the simulation from the outside as independent entities, but, by penetrating the simulation on site and online, they disrupted it from within. I offer three reasons to support this claim. First, these art projects superimposed images of the invasion over the physical sites where the “non-invasion” simulation dwelt and, in this way, not only made the war visible but also produced “a glitch in the matrix” effect—a conflict within the simulation visual regime that was inconsistent with its concealment function. Second, they “hailed” (in Louis Althusser’s terms) actants of the simulation as subjects of Putin’s regime, provoking suppressive reactions that proved Russia’s participation in the war—which the simulation, thus, failed to downplay. And third, with carefully orchestrated strategies of online outreach to the public, these art projects attached themselves to the media dimension of the simulation, making the simulation’s media proliferation work against itself.
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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 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».