Drawing-Writing-Up: En undersøgelse af udfordringer og potentialer ved etnografiske tegneserier
Notice bibliographique
Résumé
Denne opgave undersøger de mulige potentialer og udfordringer ved etnografiske tegneserier i formidlingen af antropologisk viden. Dette undersøges gennem en analyse af to antropologiske tegneserie-projekter, henholdsvis Lissa: A Story about Medical Promise, Friendship and Re- volution (Hamdy & Nye 2017) og Gringo Love: Stories about Sex Tourism in Brazil (Carrier- Moisan 2020). Begge indgår i Toronto University Press’ ‘EthnoGRAPHIC’ serie, og er baseret på antropologers tidligere skrevne research, som herefter i et samarbejde med tegnere er omformet til tegneseriemediet. De to projekters tilgang til adaptation adskiller sig dog på måder, der rejser spørgsmål angående ‘sandhed’ og fiktion i antropologi. Derfor indsætter denne opgave drawing i writing-up, og undersøger valg og fravalg i adaptationen fra research til komposition af det færdige produkt. I opgaven argumenterer jeg for, at tegneseriers unikke måde at strukturere tid og rum kan give nye perspektiver på måden antropologisk viden formidles, ligesom jeg også opfordrer til en øget opmærksomhed på de områder, hvor mediet kan skabe udfordringer i en antropologisk kontekst.
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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 | 0,014 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,021 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,014 |
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 ».