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Enregistrement W4387313614 · doi:10.22439/fs.i34.6935

Mark Coeckelbergh, Self-Improvement: Technologies of the Soul in the Age of Artificial Intelligence. New York: Columbia University Press, 2022. Pp. 144.

2023· article· en· W4387313614 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

RevueFoucault Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistory of Science and Medicine
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoulGerontologyTheologyPhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I think that it would be no exaggeration to say that 'self-improvement' has become a pressing ethical and political problem in the 21st century.Thankfully, it has also been problematized recently across numerous academic disciplines and in both specialist literature and popular writing.Mark Coeckelbergh's Self-Improvement, belonging somewhere between the latter two registers, addresses this serious and complex issue and strives to offer a clear analysis for a general public, using short sentences and simple prose. 1 The moment is right for such a work.As Coeckelbergh writes, "self-improvement is no longer optional; it has become an imperative.[…] We are self-improving ourselves until we have to give up.We are burned out by our jobs and family lives but also, ironically, by the self-improvement work that was meant to do something about that" (p.3).We seem to be at an impasse.We do not (or should not) wish to continue "improving" in this way, but we are not free simply to opt-out if we wish to remain competitive -and therefore survive -in our neoliberal economy.Quite often now, the response of our various professional institutions to a crushing work environment built on an expectation of constant and constantly improving performance is to proffer more "wellness": wellness newsletters, ten-minute chair messages for employees, meditation app suggestions, cat and dog petting sessions, etc.As it becomes increasingly clear that we are now (sometimes literally) killing ourselves in and for our self-improvement culture (p. 2), these responses seem to many to be, at best, highly ineffective and, at worst, complacent or complicit responses.This wellness culture provides something akin to food and sleep in the classic Marxist theory of labour: a merely necessary moment in the cyclical reproduction of our productive forces.Or, as Coeckelbergh puts it, wellness capitalism now "exploits people doubly: first as workers who try to improve their performance during the working hours, then as consumers of 'wellness' during their leisure time, when they try to recover from their work" (p.47).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,177 · 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