MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3136837583 · doi:10.71781/12680

Biohacking and code convergence : a transductive ethnography

2020· dissertation· en· W3136837583 on OpenAlexaboutno aff
Sarah Choukah

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Languageen
FieldEngineering
TopicBiomedical and Engineering Education
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCode (set theory)Convergence (economics)EthnographyComputer scienceArtificial intelligenceSociologyAnthropologyProgramming languageEconomics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse se déploie dans un espace de discours et de pratiques revendicatrices, à l’inter- section des cultures amateures informatiques et biotechniques, euro-américaines contempo- raines. La problématique se dessinant dans ce croisement culturel examine des métaphores et analogies au coeur d’un traffic intense, au milieu de voies de commmunications imposantes, reliant les technologies informatiques et biotechniques comme lieux d’expression médiatique. L’examen retrace les lignes de force, les médiations expressives en ces lieux à travers leurs manifestations en tant que codes —à la fois informatiques et génétiques— et reconnaît les caractères analogiques d’expressivité des codes en tant que processus de convergence. Émergeant lentement, à partir des années 40 et 50, les visions convergentes des codes ont facilité l’entrée des ordinateurs personnels dans les marchés, ainsi que dans les garages de hackers, alors que des bricoleurs de l’informatique s’en réclamaient comme espace de liberté d’information —et surtout d’innovation. Plus de cinquante ans plus tard, l’analogie entre codes informatiques et génétiques sert de moteur aux revendications de liberté, informant cette fois les nouvelles applications de la biotechnologie de marché, ainsi que l’activité des biohackers, ces bricoleurs de garage en biologie synthétique. Les pratiques du biohacking sont ainsi comprises comme des individuations : des tentatives continues de résoudre des frictions, des tensions travaillant les revendications des cultures amateures informatiques et biotechniques. Une des manières de moduler ces tensions s’incarne dans un processus connu sous le nom de forking, entrevu ici comme l’expérience d’une bifurcation. Autrement dit, le forking est ici définit comme passage vers un seuil critique, déclinant la technologie et la biologie sur plusieurs modes. Le forking informe —c’est-à-dire permet et contraint— différentes vi- sions collectives de l’ouverture informationnelle. Le forking intervient aussi sur les plans des iii semio-matérialités et pouvoirs d’action investis dans les pratiques biotechniques et informa- tiques. Pris comme processus de co-constitution et de différentiation de l’action collective, les mouvements de bifurcation invitent les trois questions suivantes : 1) Comment le forking catalyse-t-il la solution des tensions participant aux revendications des pratiques du bioha- cking ? 2) Dans ce processus de solution, de quelles manières les revendications changent de phase, bifurquent et se transforment, parfois au point d’altérer radicalement ces pratiques ? 3) Quels nouveaux problèmes émergent de ces solutions ? L’effort de recherche a trouvé ces questions, ainsi que les plans correspondants d’action sémio-matérielle et collective, incarnées dans trois expériences ethnographiques réparties sur trois ans (2012-2015) : la première dans un laboratoire de biotechnologie communautaire new- yorkais, la seconde dans l’émergence d’un groupe de biotechnologie amateure à Montréal, et la troisième à Cork, en Irlande, au sein du premier accélérateur d’entreprises en biologie synthétique au monde. La logique de l’enquête n’est ni strictement inductive ou déductive, mais transductive. Elle emprunte à la philosophie de la communication et de l’information de Gilbert Simondon et découvre l’épistémologie en tant qu’acte de création opérant en milieux relationnels. L’heuristique transductive offre des rencontres inusitées entre les métaphores et les analogies des codes. Ces rencontres étonnantes ont aménagé l’expérience de la conver- gence des codes sous forme de jeux d’écritures. Elles se sont retrouvées dans la recherche ethnographique en tant que processus transductifs.

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 categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.895
Threshold uncertainty score0.669

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.031
GPT teacher head0.287
Teacher spread0.255 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designOther design
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

Citations1
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueOpen MINDSame topicBiomedical and Engineering EducationFrench-language works237,207