MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4310297047 · doi:10.16995/jer.9822

Ecologies of Embodiment: Video Essays I

2022· article· en· W4310297047 sur OpenAlexaff
Csenge Kolozsvari, Anja Plonka, Marko Stefanovic, Rasmus Nordholt-Frieling, Jessica Barr, Jenn Cole, LA Alfonso, Alessandro Guglielmo

Notice bibliographique

RevueJournal of Embodied Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingNarrativeReciprocity (cultural anthropology)HumanityEmbodied cognitionPropositionSociologyHistoryAestheticsArtLiteratureAnthropologyPhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Csenge Kolozsvari, "Bodylandscapes I." (10:58). A proposition for remembering the ecological ways of belonging, a feeling into other ways of knowing, connecting into the vastness that surrounds us and moves across us, becoming-environment once again. // Anja Plonka, Marko Stefanovic, and Rasmus Nordholt-Frieling, "Breathing Gaia: Searching for Kinship Around Walensee" (8:28). The video essay creates a speculative-utopian body and existence of human and non-human. The body as an archive of traumatic inscriptions practices transformation as a being in resonance with Gaia. // Jessica Marion Barr, Jenn Cole, and LA Alfonso, "Our Bodies, These Lands: Practising Reciprocity" (6:03). As artist-researchers with embodied practices and relationships with lands and waters, we explore a unique part of Michi Saagig Nishnaabeg territory wherein “rockmills” or “kettles” offer spaces for our human selves to be held and surrounded by massive ancient rock beings. // Alessandro Guglielmo, "Wisdom and Trouble: Notes on Blood, Care, and Death in Multispecies Settings" (9:30). In this video essay, I employ my emplacement as a vegetarian anthropologist witnessing the killing of a non-human being to produce an understanding of more-than-human ecologies. I reflect on narratives of death, and the trouble of care and killing in multispecies settings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,317 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Embodied ResearchMême sujetGeographies of human-animal interactionsTravaux en français237 207