MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3023660601 · doi:10.26522/vp.v17i1.2481

Les animaux pris « dans les parallélépipèdes » de notre hypermodernité

2020· article· fr· W3023660601 on OpenAlexvenueno aff
Hannah Cornelus

Bibliographic record

VenueVoix Plurielles · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

De nos jours, les processus industriels d’élevage et de mise à mort des animaux de boucherie sont relégués vers des bâtiments anonymes, à l’abri des regards. Dans ces non-lieux aseptisés, mécanisés et invivables que sont les élevages et les abattoirs industriels, le rapport homme-animal est à jamais rompu, la vie et la mort animales ne font plus sens.
 La mise en récit de ces non-sens pose un défi pour la création littéraire, mais quelques écrivains français contemporains s’engagent à « rendre visible ce qui a été conçu pour être invisible» (Anne Simon, « Animal: l’élevage industriel », [s. p.]). Notre analyse, qui se concentrera sur 180 jours d’Isabelle Sorente et Comme une bête de Joy Sorman, propose d’examiner comment ces ‘non-lieux’ de l’industrie de la viande deviennent, dans l’univers littéraire, des lieux symptomatiques de maux qui affligent notre société moderne. Ces huis clos cachés, que l’on analysera comme des hétérotopies foucaldiennes, nous confrontent au malaise de notre propre humanité qu’engendre le traitement des animaux sous la contrainte capitaliste de la rentabilité. En employant le topos littéraire du regard animal, les écrivains font apparaître notre « reflet dans l’œil d’une truie » (Sorente, 180 jours, 485) ; et suscitent un questionnement des non-sens de l’industrie de la viande.
 
 Mots clés : industrie – viande - abattage - industrie - non-lieu – hétérotopie - regard animal

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
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: Empirical
Teacher disagreement score0.873
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.078
GPT teacher head0.273
Teacher spread0.195 · 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

Citations2
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueVoix PluriellesSame topicFrench Urban and Social StudiesFrench-language works237,207