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Enregistrement W4312219092 · doi:10.1111/geoj.12493

Encountering Berlant part two: Cruel and other optimisms

2022· article· en· W4312219092 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeographical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlourishingOptimismAmbivalencePsychologyFeelingEpistemologySocial psychologySociologyPsychoanalysisPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Part 2 of Encountering Berlant amplifies the promise of Lauren Berlant's influential concept of ‘cruel optimism’. Cruel optimism names a double‐bind in which attachment to an ‘object’ holds out the promise of sustaining/flourishing, whilst simultaneously harming. The lines between harming, sustaining, damaging and flourishing blur, sometimes collapsing entirely. By holding together opposites the concept exemplifies and performs the centrality of ambivalence to Berlant's thought, as well as their orientation to overdetermination and incoherence. Geographers and others have found in the concept a way of understanding the intersection between affective and political economies in the crisis‐present following the 2008 financial crisis. Together with Berlant's linked concepts such as ‘crisis ordinariness’ and ‘impasse’, cruel optimism has offered a way of understanding why detachment can be so difficult and how damaging conditions endure. Contributors begin from these starting points, amplifying the concept's promise: a new way of researching and writing about the reproduction of ordinary damage and harm. By writing from diverse encounters with Berlant's work, they move the concept in multiple directions, juxtaposing it with other optimisms across a variety of empirical scenes and locations. The result is a repository of what cruel optimism, and Berlant's mode of thinking‐feeling more broadly, offer geographers and others.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,291 · 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