Notice bibliographique
Résumé
The evidential role of matter—when media records trace evidence of violence—explored through a series of cases drawn from Kosovo, Japan, Vietnam, and elsewhere. In this book, Susan Schuppli introduces a new operative concept: material witness, an exploration of the evidential role of matter as both registering external events and exposing the practices and procedures that enable matter to bear witness. Organized in the format of a trial, Material Witness moves through a series of cases that provide insight into the ways in which materials become contested agents of dispute around which stake holders gather. These cases include an extraordinary videotape documenting the massacre at Izbica, Kosovo, used as war crimes evidence against Slobodan Milošević; the telephonic transmission of an iconic photograph of a South Vietnamese girl fleeing an accidental napalm attack; radioactive contamination discovered in Canada's coastal waters five years after the accident at Fukushima Daiichi; and the ecological media or “disaster film” produced by the Deep Water Horizon oil spill in the Gulf of Mexico. Each highlights the degree to which a rearrangement of matter exposes the contingency of witnessing, raising questions about what can be known in relationship to that which is seen or sensed, about who or what is able to bestow meaning onto things, and about whose stories will be heeded or dismissed. An artist-researcher, Schuppli offers an analysis that merges her creative sensibility with a forensic imagination rich in technical detail. Her goal is to relink the material world and its affordances with the aesthetic, the juridical, and the political.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,007 |
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 ».