Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since the 2010s, auto/biography studies have engaged in productive explorations of its intersections with theories of posthumanism. In unsettling concepts of the human, the agential speaking subject seen as central to autobiographical acts, posthumanism challenges core concerns of auto/biography (and humanism), including identity, agency, ethics, and relationality, and traditional expectations of auto/biographical narrative as focused on a (human) life, often singular and exceptional, chronicling a narrative of progress over time—the figure and product of the liberal humanist subject that posthumanism and autobiography studies have both critiqued. In its place, the posthuman autobiographical subject holds distributed, relativized agency as a member of a network through which it is co-constituted, a network that includes humans and non-humans in unhierarchized relations. Posthuman theories of autobiography examine how such webs of relation might shift understanding of the production and reception of an autobiographer and text. In digital posthuman autobiography, the auto/biographer is working in multimodal ways, across platforms, shaping and shaped by the affordances of these sites, continually in the process of becoming through dynamic engagement and interaction with the rest of the network. The human-machinic interface of such digital texts and spaces illustrates the rethinking required to account for the relational, networked subjectivity and texts that are evolving within digital platforms and practices. The role of algorithms and datafication—the process through which experiences, knowledge, and lives are turned into data—as corporate, non-consensual co-authors of online auto/biographical texts particularly raises questions about the limits and agency of the human and the auto/biographical, with software not only coaxing, coercing, and coaching certain kinds of self-representation, but also, through the aggregating process of big data, creating its own versions of subjects for its own purposes. Data portraits, data mining, and data doubles are representations based on auto/biographical source texts, but not ones the original subject or their communities have imagined for themselves. However, the affordances and collaborations created by participation in the digital web also foster a networked agency through which individuals-in-relation can testify to and document experience in collective ways, working within and beyond the norms imagined by the corporate and machinic. The potential for posthuman testimony and the proliferation of autobiographical moments or “small data” suggest the potential of digital autobiographical practices to articulate what it means to be a human-in-relation, to be alive in a network.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 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 ».