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Record W2770831718 · doi:10.4000/resf.1134

L’âme des machines dans The Ghost in the Shell

2017· article· fr· W2770831718 on OpenAlexaff
Bounthavy Suvilay

Bibliographic record

VenueReS Futurae · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicJapanese History and Culture
Canadian institutionsBarrick Gold (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans Ghost in the Shell, Masamune Shirow a visé à médiatiser la notion de holons en poursuivant le raisonnement d’Arthur Koestler afin de l’appliquer à l’informatique. De même que l’esprit est une phase du corps biologique, une forme d’intelligence peut se former dans l’océan de données du réseau mondial de communication. Mais en utilisant le support de la fiction en bande dessinée, son message a été profondément modifié. Art de l’ellipse où le lecteur comble l’univers diégétique entre les espaces vides des cases, le manga tel qu’il se pratique dans l’écosystème des médias japonais se prête mal à l’abstraction. En analysant les différents dispositifs mis en place pour s’assurer de la bonne transmission de l’information, il s’agit de montrer comment il est possible de représenter un élément technologique qui échappe aux sens humains. Le mangaka double ainsi la fiction d’un métatexte qui l’interrompt constamment et il tente de faire passer son message graphiquement en utilisant des abstractions ou des figures faisant référence à la religion. Ce qui figure en marge étant perçu comme marginal, la plupart des lecteurs ont privilégié les enquêtes musclées de la section 9 aux commentaires philosophiques. Les nombreuses adaptations de Ghost in the Shell dans l’environnement du media mix soulignent l’échec partiel du projet initial de Shirow, chaque créateur donnant sa version du monde diégétique élaborant ainsi des univers parallèles incompatibles mais dotés d’une même tendance à la référence intermédiatique quitte à inventer une œuvre à citer.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.714
Threshold uncertainty score0.997

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0050.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.309
Teacher spread0.273 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2017
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