An Octopus Takes a Turn with the Camera: Spontaneous Animal Videos as Multispecies Collaborations
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the political significance of “spontaneous animal videos” through the example of “Octopus Steals My Video Camera and Swims Off with It (While It’s Recording)” (Victor Huang, 2010). These videos create opportunities to re-examine and reflexively engage with human–animal dynamics and responsibilities in the space of the filmmaking encounter. Produced inadvertently by nonhuman animals seizing cameras of their own volition, these videos are distinct from other kinds of multispecies imagery circulating on the Internet. They are multispecies achievements: something humans and animals accomplish together. However, the animals’ involvement in their making remains underexplored. It is argued that these instances of playful resistance are concealed as an aesthetic effect that promises to incite transformations only in the human viewer. Returning to the circumstances of their creation, the article uses Sara Ahmed’s framework of “the strange encounter,” to argue that animals are encountered and reproduced as strangers, especially when a camera is present, and when the animal in question is an octopus. By seizing control of cameras, animals are redefining the terms of their own representation. In this case, an uncooperative octopus turns a disruption into a creative act. Incorporating themself into the footage, the octopus claims a subjective position in it, and the story of its making. At once playful acts of resistance and collaborative cinematic practices, spontaneous animal videos nudge us to expand the domain of politics and reflect on the composition of the social from which it develops. Finally, it is argued that they visualize a creaturely solidarity that not only is possible but is already under way.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».