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Record W4389942002 · doi:10.1515/9783111078489-002

Pretium affectionis

2023· book-chapter· de· W4389942002 on OpenAlexaff
Jürgen Thaler

Bibliographic record

Venuenot available
Typebook-chapter
Languagede
FieldArts and Humanities
TopicRenaissance Literature and Culture
Canadian institutionsIntertek (Canada)
Fundersnot available
KeywordsComputer science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ohne Zweifel, es ist eine interessante Aufgabe, nach dem Zusammenhang von Affekten und Archiven zu fragen; Affekte betreffen alles Menschliche, so auch alles Archivarische.Zentrale Fragen wären zum Beispiel: In welcher Weise wirken sich die Gefühle, die Emotionen, die Affekte auf Form und Inhalt archivwissenschaftlicher Tätigkeit aus? Wie geht die Archivwelt überhaupt mit den Gefühlen der das Archiv benutzenden Forschenden um? Wie gehen die Forscher mit ihren Archiv-Gefühlen um? Mit welchen Gefühlen betreten sie das Archiv?Wie werden die Erregungen und Wallungen in der Praxis sicht-und spürbar, wie werden sie dokumentiert?In welche Kanäle werden sie geleitet?Einige Szenen und Zustände sind leicht zu beschreiben: Das Bild des den Zugang zum Archiv verweigernden "Archonten" (Derrida 1997, 11), die Träne der Rührung, die auf einem besonderen Liebesbrief zu sehen ist, insgesamt das "Lebensgefühl der Menschen" (Dilthey 1981, 5), das uns aus den Briefen entgegentritt, die Gänsehaut, verbunden mit dem Aufschrei, wenn eine völlig unerwartete Entdeckung gemacht wird: "Dann, sehr plötzlich, ein Fund.Eben noch war gar nichts, jetzt greift die Hand des Glücks nach mir.Von einer Sekunde auf die andere lebe ich ein einziges Leben" (Geiger 2023, 65), aber auch der Akt der Zerstörung von Manuskripten und Tagebüchern, um sie jeder Form von Lesbarkeit und Zugänglichkeit zu entziehen.Und auch das notorische Motiv der verlorenen Handschrift, verbunden mit der hitzigen Suche nach dem Manuskript, das der Schlüssel zu allem und vielem zu sein scheint -von Gustav Freytags Roman Die verlorene Handschrift bis zu Umberto Ecos Il nome della rosa.Man könnte noch lange Situationen und Motive aneinanderreihen, Evidenzen aus der archivischen Praxis, der Literatur, der Historie aufrufen, um das Thema Affekte und Archive zu umkreisen.Die affektive Kraft von in Archiven überlieferten Materialien beschreibt auch Arlette Farge in ihrer Abhandlung Der Geschmack des Archivs -beinahe nebenbei: "Das Archiv ist immer ein Exzess des Sinns, wenn sein Leser Schönheit, Betroffenheit und einen gewissen affektiven Stoß verspürt" (Farge 2011, 18).Im Original ist die Rede von "certaine secousse affective" (Farge 1997, 42), was man auch als "gewisse affektive Erschütterung" übersetzen könnte.Von "Erschütterung" ("vibration", Foucault 1977, 12) spricht ebenfalls Michel Foucault im Kontext seiner Beschäftigung mit den Biografien der "infamen Menschen" und geht einen Schritt weiter.In diesem 1977 veröffentlichten Aufsatz, der die Ein-

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.033
Threshold uncertainty score0.109

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0050.007
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0330.008

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 head0.029
GPT teacher head0.218
Teacher spread0.189 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractno

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