From Flesh to Insight: More-Than-Human Affective Agency in the Scientific Process
Notice bibliographique
Résumé
This paper delves into the affective more-than-human relations that shape laboratory work and production of scientific knowledge. Contrary to the prevalent anthropocentric and rationalist focus in the literature on laboratory work, this study explores the dynamic and performative interplay between human scientists and nonhuman entities, particularly tumors. The empirical setting takes places in a university hospital center and investigates an innovative precision medicine experiment that aims to derive predictions about a patient’s response to chemotherapy by testing the drug on ex vivo samples of the individual’s tumor. Drawing on posthumanist ethnographic methods, I trace the transformative trajectory of a tumor from its origin as messy piece of human flesh to its culmination into an objective and actionable prediction. Through vignettes, the paper zooms in onto affectively intense episodes within the experimental process to elucidate the more-than-human, more-than-rational mechanisms of scientific truth-claiming. These findings are examined through a new materialist lens to shed light on the performativity of affective more-than-human relations, challenging anthropocentric and rationalistic views of scientific and organizational work.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,072 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».