Notice bibliographique
Résumé
Materials can, in fact, bear witness" (14)-this is the driving principle in Susan Schuppli's essay Material Witness: Media, Forensics, Evidence.Schuppli is a documentary filmmaker and contemporary artist who, as an alumni of the research collective Forensic Architecture, has dedicated most of her recent work to the collection and study of material evidence.Her interest in the construction of history and memory is tangible and in this essay she focuses her attention on the possibility of drawing historical evidence not from human testimonies-oral or written-but from traces left on matter (ordinary objects, memorabilia, ecosystems…).The influence of heavily regulated institutional contexts plays an important role in the construction of evidence and memory, especially when it comes to violent events; in this essay Schuppli, who has worked in depth on the International Criminal Tribunal for the former Yugoslavia court records, decides to explore material traces outside of set procedures encountered in war tribunals and other historical accounts.At the center of this argument is the concept of witnessing, and Schuppli methodically refers to the works of key theoreticians like Jacques Derrida and Hannah Arendt to establish a strong base to her analysis.As she is particularly interested in variations of perspectives, Schuppli describes the process of sharing an experience as fundamental in the difference between bearing witness and the practice of witnessing.Borrowing from Derrida, she further argues in favor of historians' contributions to building collective memory by way of mediating experiences and testimonies.Her primary focus, however, is on the politics of visuality and the author explores what she calls the "regimes of Susan Schuppli.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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 ».