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Enregistrement W4389037124 · doi:10.1111/geoj.12559

The Anthropocene Obscene: Poetic inquiry and evocative evidence of inequality

2023· article· en· W4389037124 sur OpenAlexaff
Dana C. Thomsen, Timothy F. Smith, Carmen E. Elrick‐Barr

Notice bibliographique

RevueGeographical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEcocriticism and Environmental Literature
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésAnthropoceneReflexivityPrivilege (computing)SociologyPoliticsPoetryPower (physics)Vulnerability (computing)InequalityRepresentation (politics)Environmental ethicsAestheticsSocial sciencePolitical scienceLiteratureArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Poetic inquiry is used to highlight contrasting lived experiences of vulnerability and worsening socio‐ecological outcomes among Australia's fastest growing coastal communities. Our approach interweaves multiple participant voices across local and national scales to juxtapose the contrasts of inequality, enmesh social and ecological experiences, and ask reflexive questions of audiences. We offer an evocative portrayal of inequality to the growing body of work demonstrating that unequal and intensifying vulnerabilities are created and sustained through complicated, non‐adaptive and hierarchical social systems. We demonstrate that poetic inquiry can interrogate complex system phenomena and broad concepts, such as the Anthropocene, to distil critical and systemic issues while retaining undeniable connections with the deeply personal implications of socio‐ecological change. Hence, poetic inquiry can serve analytical and descriptive purposes towards an emotional and political aesthetic providing a compelling reorientation from more conventional modes of inquiry and representation. In this study, the misuse of power and privilege in the Anthropocene is reduced and revealed as the Obscene.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0150,082
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,013
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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