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Enregistrement W4405544690 · doi:10.14393/dlv18a2024-68

Necropolítica do ciborgue

2024· article· en· W4405544690 sur OpenAlex
Eduardo Espíndola Braud Martins, Rodrigo Ferreira Viana

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueDomínios de Lingu gem · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Health and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyHumanitiesSociologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article employs a cyborg and collective view of language (Martins; Viana, 2019) to explore how late Artificial Intelligences operate as devices that contribute to the establishment of racial ontologies and policies of death of racialized bodies. The analysis is based on ChatGPT, the popular Artificial Intelligence created by OpenAI, and the ways in which this device supports and strengthens contemporary neoliberal narratives and politics of enmity. To do so, we will use the concepts of cyborg (Haraway, 2009[1991]) and Actor-Network Theory (Latour, 2012) to complicate understandings about language, as well as the concepts of necropolitics (Mbembe, 2018[2003]) and neoliberal governmentality (Dardot; Laval, 2016) to understand the action of machinic entities today. We argue that these discussions need to be expanded to circumvent, blur and hack ideologies that deal with a precise ontology between humans/non-humans, since it is such imaginaries that allow the production and perpetuation of these very oppressions.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,007

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,463 · 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