Adorning Bodies: Meaning, Evolution, and Beauty in Humans and Animals
Notice bibliographique
Résumé
Human beings are meaning makers and beauty lovers; both facts about us are showcased in our adorning practices. In Adorning Bodies, Marilynn Johnson reminds us of the importance of adornment by asking: what do our bodies and the things that we adorn them with mean? Johnson draws from Grice to answer this central question, while taking an interdisciplinary approach to the topic overall. Adorning Bodies raises questions for those interested in the philosophy of language, the philosophy of art, the self and identity, the philosophy of race, the philosophy of biology, archaeology, and sociology (this list is not exhaustive). Johnson is a lovely writer; she is accessible, overtly feminist, and at times quite funny (see her takedown of the beard theory, p. 92–93). Adorning Bodies proceeds in roughly four parts. In Chapters 1–2, Johnson motivates the claim that our bodies and the things that we adorn them with have meaning while showing us why getting at this meaning is difficult. In 2–4 she develops a Gricean framework for understanding the meaning of bodily adornment. Like language, bodies and their adornments have natural and non-natural meaning. In 5–8, she provides a historically and biologically informed analysis of natural meaning in bodies and the connection between bodies and adorning practices. Johnson concludes in Chapter 9 by considering whether and when adornment is art.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,037 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».