<i>Human, all too human</i> ? Anthropocene narratives, posthumanisms, and the problem of “post-anthropocentrism”
Notice bibliographique
Résumé
What role do contemporary narratives and counter-narratives play in policy regarding the Anthropocene crisis? Given the centrality of the anthropos in the Anthropocene, what conditions might make possible a “post-anthropocentric” or “non-anthropocentric” narrative? Tracing the production of both dominant and counter-narratives, the struggle for narrative power centers the role of the anthropos in the Anthropo cene. The standard narrative—“strong anthropocentrism”—maintains humanist assumptions relating to the “control” and “cultivation” of the non-human. In contrast, counter-narratives, from both alter-humanist eco-centric and post-humanist positions, attempt to de-center human-centrism toward more egalitarian responses to the Anthropocene. Despite these attempts at de-centering human spheres of influence, this article argues that these counter-narratives maintain a “weak anthropocentrism,” given their maintenance of human volition and intentionality. The production of “post-anthropocentric” or “non-anthropocentric” narratives of the Anthropocene crisis would require speculative moves beyond the human: toward human abolition and disconnection.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,023 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».