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Enregistrement W7032883907

Over the Edge: Risk, Ecology, and Equivalency in Will Ferguson's <i>419</i>

2018· article· en· W7032883907 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueProject Muse (Johns Hopkins University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrivilege (computing)AccountabilityAutonomyRepresentation (politics)SacrificeLimitingPlot (graphics)Colonialism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Will Ferguson's 419 (2012), apparent equivalencies between Canadian and Nigerian risk-taking characters are contradicted by the reality of an uneven global playing field—one in which risk and reward, sacrifice and suffering, and the autonomy and skill to navigate dangerous situations successfully are distributed following lines of privilege and wealth that derive from colonial history and the globalized economy's North/South divisions. Drawing on risk theorists Mary Douglas and Ulrich Bech, I argue that, at the individual and interpersonal level, risk in 419 is more outsourced and offloaded than shared. Beyond individual risk, this novel of three locales—Calgary, Lagos, and the Niger Delta—details the ecological devastations of high-risk oil extraction in the Delta, links that activity fleetingly to Alberta oil, and yet elides the local effects of Alberta's oil industry. The novel's Nigerian plot makes vivid what Rob Nixon calls the globalized economy's "slow violence" toward the poor, but its lopsided representation of oil economies and ecologies—like its treatment of individual risk—throws off balance the very transcontinental equivalencies and correspondences it seems, on the surface, eager to establish. In the process, the novel compromises its treatment of the moral responsibility, justice, and accountability that Douglas sees as intrinsic to risk while limiting its ability to explore themes of environmental justice comparatively across disparate local ecologies put at risk by oil.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0170,053
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission1
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