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Record W2998234108 · doi:10.7202/1069170ar

Et si l’exposition publique du privé était une manière de s’engager? Le sacrifice du privé comme stratégie d’autodétermination de Soi

2020· article· fr· W2998234108 on OpenAlexaffvenue
Madeleine Pastinelli

Bibliographic record

VenueRevue Jeunes et Société · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le développement qu’a connu l’individualisme en Occident depuis la seconde moitié du XXe siècle et le pressant besoin des individus de se singulariser et de se définir qui en a découlé a coïncidé avec un effritement constant de la frontière de la vie privée, les individus se montrant toujours plus enclins à raconter et à révéler publiquement les aspects les plus intimes de leur existence. Dans bien des contextes, notamment à la télévision et dans les médias sociaux, les formes biographiques d’exposition de la vie privée qui ont longtemps dominé ont été progressivement concurrencées et parfois remplacées par une mise en public du présent en train de se vivre. Au-delà du constat suivant lequel ces différents types de débordement du privé dans l’espace public tiennent de la quête de reconnaissance de chacun, que peut-on comprendre de l’évolution de l’exposition publique de la vie privée en regard des formes contemporaines de subjectivité ? Laissant de côté les lectures normatives du phénomène et m’appuyant sur la thèse de Charles Larmore concernant le caractère pratique de l’identité, je fais l’hypothèse que les nouvelles formes d’exhibition publique du privé constituent une forme d’engagement, permettant à l’individu de se constituer comme sujet dans la durée. Prenant appui sur une analyse exploratoire de l’émission de télé-réalité Occupation double, cet article développe la réflexion en lien avec cette hypothèse.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.809
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
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 head0.075
GPT teacher head0.319
Teacher spread0.244 · 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

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Published2020
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