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Enregistrement W4412052638 · doi:10.70064/mt.v9i1.1168

Pulp to Plutonium

2025· article· en· W4412052638 sur OpenAlexaff
Jeremy Packer, Joshua Reeves

Notice bibliographique

RevueMedia theory. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadioactive element chemistry and processing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlutoniumEnvironmental scienceRadiochemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay argues that media systems are not passive instruments of military power but active infrastructures that shape how war is conceived, executed, and sustained. Building on Harold Innis’s staples theory and the materialist traditions in media scholarship, we analyze three case studies—the U.S. Civil War, World War I, and the ongoing conflict over rare-earth minerals in the Democratic Republic of Congo—to demonstrate how media-specific demands produce new regimes of logistics, extraction, and violence. In each historical moment, war is not simply conducted through media but organized around it: paper shortages in the 1860s tied to cotton blockades redefined print media as both resource and battleground; telegraphic entanglements during WWI transformed cable infrastructure into a target and tactical medium; and today’s digital economies sustain conflict through their dependence on minerals sourced from war-torn regions. Rather than treating media as ancillary to strategy, we position them as infrastructural cores of military operations. Media circuits demand raw materials, labor infrastructures, and spatial control—linking sovereign power to media logistics in enduring ways. Our analysis reveals that war and media are co-constitutive processes tied together by shared material conditions. From the newspaper to the fiber-optic cable, the terrain of conflict shifts in step with the demands of media technologies. This entwinement renders modern war a struggle not just over territory or ideology but over the infrastructures that make communication—and domination—possible.

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)0,000
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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