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Enregistrement W4313321523 · doi:10.24908/ss.v20i4.15981

The Haunting of Surveillance Studies: Seeing, Knowing, and Ghostly Apparitions

2022· article· en· W4313321523 sur OpenAlexaffabout
Amanda Glasbeek

Notice bibliographique

RevueSurveillance & Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGothic Literature and Media Analysis
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedressTransparency (behavior)VisibilitySociologyRelevance (law)AestheticsCriminologyPsychoanalysisPolitical scienceArtLawPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the relevance of a ghost methodology for surveillance studies. Following Torin Monahan’s (2021) call to unsettle transparency as a metric or goal of surveillance studies and inspired by Michelle Brown’s (2022) demand that criminology exorcise the ghosts of white supremacy, I draw upon a 2020 case of a police-involved death of a racialized woman in Toronto to consider the haunting absence of images that are usually called upon to offer evidence what “really” happened. Against the desire to make this death empirically knowable, a ghost method asks us to live with the “eerie” remnants of violence as palpable presences that require of us a reckoning. The spectral presence of white supremacy that looms over the ghostly absence of Regis Korchinski-Paquet can lead us to a form of redress consistent with abolitionist ways of seeing. Thus, I seek to break the impasse of debates over the costs or benefits of increased transparency by outlining how a ghost methodology can help to decentre surveillance studies’ preoccupation with visibility in favour of a more nuanced appreciation of haunting and absence.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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