Diffractive Respondings and Cutting Together-Apart: Toward More-Than-Human Academic Community
Notice bibliographique
Résumé
In this “paper,” we share our process of exploring the possibilities for the emergence of new ways of knowing-thinking-doing response-able collaboration. In an effort to come “together-apart” as author-collaborators, working from our different positionings and locations in the world, we shared text and images of the various ways the ideas from individual papers (nodal points) and our diffractive processes were moving (with) us. Sharing these creative respondings, new relations co-emerged through the texts-images and the various diffractive patterns that traveled widely through screens, devices, bodies, from New Zealand and Australia, to Iran, London, Finland, Canada, and the West and East Coasts of the United States. Paying attention to the fine details, difference emerged, as did new forms of more-than-human connection. The visual and written respondings were then cut together-apart (literally, metaphorically and methodologically) to represent the multiplicities of the diffractive process, bodies, hauntings, absences and excess, and the tensions and affective vulnerabilities that co-emerged through our process. We present four visual montages of the diffractive patterns that surfaced from the individual papers as nodal points and our creative collaborative processes of becoming-with the special issue. We conclude with some final thoughts on the process of diffracting the special issue, inviting the reader to join us in imagining new lines of flight, alternative possibilities for becoming a more response-able, more-than-human academic community.
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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 | 0,029 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,071 |
| Communication savante | 0,034 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».