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Enregistrement W4308595056 · doi:10.28968/cftt.v8i2.39036

Introduction: Metaphors as Meaning and Method in Technoculture

2022· article· en· W4308595056 sur OpenAlexaff
TL Cowan, Jasmine Rault

Notice bibliographique

RevueCatalyst Feminism Theory Technoscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaphorMeaning (existential)Literal and figurative languageAllegoryAmbivalenceScholarshipMythologySociologyEpistemologyAestheticsArtLiteraturePsychologyPhilosophyLinguisticsPsychoanalysisPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metaphors are critical sites of analysis for feminist scholars of science and technology because of what they both conceal and divulge about the conditions of their historical emergence and the persistence of those conditions. As researchers and editors, we find ourselves oriented to work that takes up the task of contesting uncontested metaphors, considering how metaphor “invades” (Tuck & Yang 2012, 3) and evacuates meaning. This Special Section carries on the dynamic practice in feminist STS of taking the work, and ambivalent potentiality, of metaphor seriously. In this Introduction, we draw together scholarship that informs what we identify as the "metaphor-work" of feminist STS—the work of allegory, myth, metaphor, figurative and associative discourse, and their analysis—as central to the methods by which we make and remake meanings that matter to feminist technocultures. Throughout the metaphor-work collected here, the contributors propose that paradigm change comes through the collective refusal of some metaphors, through the re-evaluation of others, and the introduction of new metaphorical frames and figures to reorient our work.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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