L’adultère à l’ère numérique : Une discussion sur la non/monogamie et le développement des technologies numériques à partir du cas Ashley Madison
Bibliographic record
Abstract
Cet entretien avec Nathan Rambukkana se penche sur la question des intimités numériques à partir de l’étude d’un cas, celui du site internet « d’infidélité » Ashley Madison. L’entretien fait référence aux idées développées dans son livre Fraught Intimacies, qui explore la médiation de non-monogamies (c’est-à-dire les manières dont les non-monogamies sont représentées et discutées dans l’espace public), et à ses travaux de réflexion actuels sur les intimités numériques, incluant notamment un intérêt pour l’infidélité « par » avatars. L’infidélité, l’hétéronormativité et la non/monogamie sont au cœur de l’article, tout comme les transformations amenées par le numérique. L’entretien aborde ces transformations en rapport avec une industrie de l’adultère, et pose la question de la surveillance, du dévoilement et du piratage de données dans le contexte numérique. Il aborde aussi la manière dont ces développements affectent les vies humaines.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".