Donner à toucher, donner à sentir : étude du capitalisme affectif sur mobile
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose d’étudier le capitalisme affectif dans sa matérialité et son rapport au corps par l’intermédiaire de ce qui rend le numérique accessible, les gestes de manipulation des interfaces tactiles. Ces outils d’écriture numérique permettent d’interroger la technique et le numérique ainsi que la façon dont celui-ci et ses industries, avec leurs manières de faire et leurs enjeux, pénètrent notre quotidien, nos modes de communication et nos pratiques sociales. Ces manipulations ayant acquis un caractère répétitif, elles sont ainsi popularisées et intégrées aux modèles économiques des plateformes. À l’aide d’une analyse sémiopragmatique de ces gestes, articulant analyses technosémiotiques avec discours d’escorte et imaginaires des utilisateurs, nous allons voir que le capitalisme affectif les instrumentalise et produit de nouvelles formes communicationnelles. Au cœur d’une relation de confiance entre utilisateurs et concepteurs, ces manipulations, en tant qu’expérience vécue acceptée par les publics, s’établissent comme pratique constitutive du capitalisme affectif contemporain.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".