Networks of Corruption: The Aesthetics of Mark Lombardi’s Relational Diagrams
Bibliographic record
Abstract
Les oeuvres de Mark Lombardi représentent des réseaux clandestins de pouvoir sous la forme de diagrammes. Ses dessins sont en quelque sorte des cartes qui retracent, avec l’aide de courbes, de traits et de cercles, la façon dont les corporations réussissent à soustraire à la vue du public d’importantes sommes d’argent et, par la même opération, contribuent à consolider le pouvoir des chefs d’entreprise aussi bien que des politiciens. Lombardi est ici comparé à Hans Haacke, Josh On et Bureau d’études, trois artistes dont l’oeuvre consiste aussi à construire des diagrammes dans le but de mettre à jour la corruption par ce type de représentation visuelle. S’inspirant des théories de Susan Buck-Morss, qui retrace la genèse de la visualisation des rapports économiques au dix-huitième siècle, cet article se penche sur les stratégies adoptées pour rendre visibles les rapports incorporels que tissent les diagrammes et les schémas économiques. De plus, en rapprochant le concept de rhizome—que Gilles Deleuze et Félix Guattari associent à la décalcomanie et à la cartographie—du concept de diagramme, tel qu’expliqué dans Foucault, l’article accorde une attention à l’aspect esthétique de l’organisation de données. C’est cette double analyse de Buck-Morss et de Deleuze et Guattari qui va effectivement permettre de démontrer l’aspect dynamique et virtuel des trajectoires que Lombardi trace sur la feuille pour dévoiler les réseaux de pouvoirs corrompus.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".