Un voyage ethnographique au cœur du phénomène du biohacking : pour une redéfinition médiatique du vivant
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire de maîtrise est une étude d’un phénomène émergent, le biohacking. Depuis 2008 et la création du groupe Boslab à Boston, le biohacking se pratique dans différents groupes autour du monde. Les biohackers se réunissent autour d’un vivant que l’on ne découvre plus mais que l’on fabrique. Ils hackent, bricolent le vivant et son code génétique, comme l’on hackerait un programme informatique. À travers une ethnographie qui suit la création du groupe de biohacking de Montréal, mais aussi à travers une ethnographie en passant dans différents groupes d’Europe et d’Amérique du Nord, je propose de comprendre le phénomène du biohacking à travers une étude médiatique du vivant. Ainsi, je propose de penser le vivant comme un medium, entendu comme un intermédiaire, un moyen, mais surtout un milieu. Un milieu qui permet de placer la notion de relation au centre de la réflexion, plutôt que sur l’objet en lui même. Un milieu dans lequel des groupes se développent, vivent et cohabitent à l’intérieur d’une communauté plus grande. Des groupes qui échangent des matériaux, des connaissances et des pratiques, entres eux, mais aussi avec les grandes institutions. Cette recherche propose de repenser notre rapport au vivant pour comprendre un phénomène à la base d’une révolution scientifique et sociale.
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 | 0.012 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.021 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".