Bibliographic record
Abstract
Cet article réflexif porte sur les deux ancrages de mon projet doctoral. D’abord, il présente une ethnographie de l’expérience de l’agoraphobie à Oslo, en Norvège, le pays européen avec la plus grande prévalence de ce trouble. Je porte attention à la matérialité et à la sensorialité de cette expérience de souffrance. En parallèle, je développe ma démarche en anthropologie de la poésie qui convoque à la fois ma propre écriture ethnographique et la mise en forme de poèmes sur l’agoraphobie et la panique. Je présente d’abord ma discussion des définitions de l’agoraphobie. Souvent défini en sciences sociales comme une « peur de l’espace public », ce trouble de santé mentale convoque un concept central : l’« espace ». Je porte plutôt mon attention sur les « choses » (au sens de Bruno Latour) avec lesquelles les personnes souffrant d’agoraphobie sont en relation dans les espaces qu’elles habitent ou traversent tout en m’inscrivant dans une anthropologie médicale des sensations telle qu’elle a été conçue il y a un peu plus de dix ans par Devon Hinton, David Howes et Lawrence Kirmayer (2008). Je fais également référence à un agoraphobe célèbre sur mon terrain, le peintre Edvard Munch (1863-1944), qui a vécu les trente dernières années de sa vie en isolement dans son atelier à Oslo.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.009 |
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".