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Enregistrement W4393808119

Africa(s) and Science Fiction. History(s) and Representations

2022· preprint· en· W4393808119 sur OpenAlexfundno aff
Abd El Khadr Hamza

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill UniversityUniversity of Pittsburgh
Mots-clésHistory of scienceLiteratureArtArt historyHistoryEpistemologyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A la croisée de deux champs d’études qui ont longtemps pu paraître antinomiques, cette thèse entreprend l’écriture d’une histoire de l’Afrique en science-fiction. Elle s’attache à montrer la présence significative de l’Afrique dans la science-fiction en tant que sujet et lieu de production depuis les prémices du genre. Elle vient ainsi contester et enrichir les canons de la science-fiction et de la littérature africaine, les ouvrant à de nouveaux horizons à partir d’œuvres parfois peu connues, sinon reléguées au second plan ou ignorées. Malgré des connexions avec l’afrofuturisme, cette histoire de l’Afrique en science-fiction s’en distingue, portant un enjeu spécifique sur les représentations du continent et de son avenir qui sont également étudiés à l’aide d’un corpus sélectif d’une dizaine d’œuvres. Elle défend enfin le recours aux ressources de l’imaginaire et de la science-fiction pour une approche originale des réalités du continent et pour lui rêver d’autres futurs, au-delà du stock d’images pessimistes et apocalyptiques souvent rattachées à l’Afrique.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,262 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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