L’autre-mental. Figures de l’anthropologue en écrivain de science-fiction, par Pierre Déléage
Bibliographic record
Abstract
A vec L'autre-mental, l'anthropologue Pierre Déléage, chargé de recherche au Laboratoire d'anthropologie sociale, propose une réflexion singulière sur la question de l'altérité radicale en anthropologie.Dans cet ouvrage, Déléage rapproche et met en parallèle les quatre auteurs au cœur de son étude -Lucien Lévy-Bruhl, Benjamin Lee Whorf, Carlos Castaneda et Eduardo Viveiros de Castro -avec l'œuvre de l'écrivain de science-fiction Philip K. Dick.En effet, l'argument principal de L'autre-mental est que certains anthropologues, en cherchant à décrire une forme de pensée autre, ont chacun à leur façon dépassé les frontières de la description ethnographique : « Plutôt que de décrire les modes de pensée des sociétés qu'ils proposent d'étudier, ils décident alors de les inventer » (p.5).Le style de l'ouvrage est élégant, car l'auteur s'est, en partie, affranchi des codes traditionnels de l'écriture académique.En effet, Déléage utilise une prose exploratoire et créative mettant en scène des personnages imaginaires et des procédés narratifs qui s'approchent plus souvent de l'écriture fictionnelle que de l'ouvrage théorique classique.L'auteur transgresse donc lui-même les frontières en mobilisant des éléments de fiction, mais aussi en retournant contre eux les codes et les méthodes utilisés par Lévy-Bruhl, Whorf, Castaneda et Viveros de Castro.
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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) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.004 |
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".