En luktende diskurs. Jessie Kleemann og grønlandsk kunsthistorie mellom spekk og terpentin
Bibliographic record
Abstract
I et black box-teater står en kvinne i sort badedrakt foran en stor plastpresenning fylt med rått selspekk. Kvinnen går usikkert frem og tilbake, stirrer forsiktig mot kjøttet. Etter en stund krydrer hun spekket med salt før hun begynner å gestikulere og bøye seg ned mot det. Deretter skjærer hun i det med en ulu, en kniv brukt av inuittkvinner i både Grønland, Canada og Alaska. Etter disse nærmest seremonielle handlingene, reiser hun seg og poserer med forvrengte ansiktsuttrykk. Hun tar et stykke spekk i munnen og beveger seg ut mot publikum. Hun ligner litt på en maskert figur eller en hvalross – olje og blod fra kjøttet flyter nedover kroppen hennes. Disse dyriske gestene endres i neste øyeblikk idet hun løfter uluen over hodet i en maktpositur. En overdrevet rynke i pannen forstyrrer dog denne ellers så seriøse gestus. Også denne posituren forlates hurtig idet kvinnen begynner å kutte i noe spekk hun har klemt mellom brystene mens hun smiler som en pinup-jente. Deretter plukker hun opp et glass fylt med hvit maling. Hun presser glasset mot lysken og lar den hvite malingen dryppe langsomt utover kjøttet på gulvet. Til slutt tar hun krydder på både seg selv og på spekket før hun pakker seg inn i plastpresenningen og kryper av scenen med spor av maling og fett etter seg.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.134 | 0.047 |
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".