Bibliographic record
Abstract
Dans l’industrie de la « chasse au trophée » telle que pratiquée de nos jours, il semblerait que l’animal soit largement réduit à une marchandise dont la valeur dépend du trophée potentiel qu’il représente : on est ainsi facilement tenté de croire que ce type de pratique constitue le niveau zéro de la relation à l’animal, en tout cas vu sous l’angle des considérations affectives. Mais une approche ethnographique permet de constater que le statut de l’animal dans cette situation est bien plus complexe : le trophée se conquiert au prix de constructions symboliques qui, plutôt que de nier le caractère vivant de l’animal, semblent au contraire tournées vers sa mise en condition pour pouvoir être abattu, ou plutôt être « fait trophée ». Du cadre physique (la zone de chasse et le campement) au cadre pratique (contraintes éthiques, évitements), tout est fait pour qu’il incarne le sauvage le plus authentique qui soit et qu’il prenne une grande valeur symbolique. Le trophée devient alors pour le chasseur une forme de sublimation de l’animal, dont son propriétaire s’approprie l’existence pour en jouir éternellement, à la manière d’un amant transi. Finalement, le safari de chasse incarne un type de relation à l’animal sauvage que l’on semble retrouver plus largement dans le monde occidental et qui se manifeste à travers d’autres types d’activités comme le safari-photo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".