Plantemic: A Philosophical Inquiry and Storytelling Project about Human-Plant Co-Existence during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic in 2020 has created a particular shared human condition. Never in recent history have we spent so much time social distancing at home, living and working in relative isolation. For many of us isolating at home, our beloved and loyal houseplants became our sole companions; our existence interlaced with our houseplants, who are also living, breathing, possibly working, grieving, and connecting in times like this. \nThis project undertakes a philosophical and creative inquiry inspired by human-plant co-existence during this time of uncertainty and crisis. Specifically, it asks how might we understand human-plant relationships during the COVID-19 pandemic; and in particular, what might this indicate about our sense of our existence? Answering this question involved designing research methods that collected qualitative data on human-plant relationship during the pandemic and the making of Plantemic, an animated web series that tells the stories of the pandemic from fictionalized plant characters’ perspective. \nIn this journey, I have navigated discourses in design, foresight, media studies, psychology and philosophy. I explored how futurist storytelling should be re-approached in a time when we are experiencing thorough disruption and existential angst. To this end, I sought inspiration from love letters and break-up letters that plants’ human friends submitted as part of this project in order to uncover a story about connection, intimacy and acceptance between human and plants during the pandemic. Ultimately, I hope to present to you, through this report and the animated web series, that to make sense of our existence and to reorient ourselves, we must accept and cherish existence as not something solely puts humans at the centre, but rather existence as the transcorporeal, interconnected, and co-created existence with plants and by extension nature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».