Deep-sea sound system: Scientific listening, ocean heat, colonial power
Notice bibliographique
Résumé
Since the 1970s, oceanographers have used underwater sound to measure ocean heat by means of a scientific technique called acoustic tomography (AT). This article historicizes AT, arguing that both the technique itself and the climatic knowledge it produces propagate colonial, military and capitalist pursuits that are to blame for oceanic warming in the first place. The argument plays out in four parts. Part one situates AT in relation to the discovery of the deep sound channel and Cold War acoustics research. Parts two and three analyse two pivotal AT experiments, namely the Heard Island Feasibility Test (1991) and the Acoustic Thermometry of Ocean Climate experiment (1996–2006). Both experiments were premised on scientific understandings of the deep ocean as ‘nearly transparent to low-frequency sound’, as one oceanographer put it. We term this simplified image of the depthsoceanus nullius, after the nineteenth-century legal doctrineterra nullius, which has long been deployed by settler colonists to justify violently expropriating land. We propose instead that the deep ocean should be conceptualized as a loud and sonically dense space – anoceanus maximus– resonating not only with the sounds of ships’ propellers, air-guns and sonar pings, but also with the sonorous tones, clicks, buzzes, grunts and howls of manifold undersea creatures. The article concludes with a discussion of sound’s relation to ambiguity and violence in oceanographic knowledge production.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,030 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».