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Record W4403274997 · doi:10.4000/126nk

Le prédateur inconnu : engagement et distanciation dans les prédations marines

2023· article· fr· W4403274997 on OpenAlexvenueno aff
Estienne Rodary

Bibliographic record

VenueVertigO · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicArctic and Russian Policy Studies
Canadian institutionsnot available
FundersAgence Nationale de la Recherche
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les connexions entre humains et animaux non humains sont devenues ces dernières années un champ de recherche foisonnant et un objet médiatique, dans lesquels la place des prédateurs occupe une position particulière (Rodary, 2019). Parce qu’ils sont menacés et menaçants, les prédateurs cristallisent les politiques de la nature dans ce qu’elles ont de plus exigeantes pour une bonne vie sur Terre. Premières victimes des dynamiques néolithiques et modernes d’expansion de l’écoumène, ils paraissent aujourd’hui retrouver une place légitime dans cette part sauvage du monde que l’écologie appelle de ses vœux (Maris, 2018). Cette part, néanmoins, les politiques peinent à la définir, tiraillées qu’elles sont entre des logiques de distanciation/contigüité et d’engagement/sécurité. Elles le sont d’autant plus que les modalités de coexistence entre prédateurs humains et non humains entretiennent un rapport complexe aux savoirs dans lequel la production de l’ignorance est déterminante. Les espaces océaniques, longtemps envisagés comme dernière part sauvage du monde par leurs caractères à la fois matériels et cognitifs, sont désormais traversés par une logique de front (Fache et al., 2021) incorporant les prédateurs marins dans les rets de ces problématiques d’engagement et de distanciation. Cette traversée vers les milieux marins occasionne néanmoins des transformations, liées aux conditions environnementales et existentielles spécifiques aux océans. Le non-habitabilité de ces espaces pour les humains produit une ignorance et une vulnérabilité particulières pour ceux qui s’y aventurent. La connaissance et l’usage de ces espaces passe alors par des artefacts techniques (lignes de pêche, ondes soniques et visuelles) qui ne réduisent pas fondamentalement l’altérité transpécifique. Dès lors, la « plongée » océanique (en surface ou en profondeur) génère une construction intraspécifique d’entraide (Gilroy, 2018) mais exacerbe la fragilité interspécifique de l’humain face au prédateur. L’article entend dans ce contexte interroger la construction territoriale à l’interface d’un espace de prédation et d’un espace social d’appropriation (Lévy, 1994) appliqué au domaine marin. D’autre part, il interroge l’historicisation de l’animal et la construction de l’individu prédateur comme acteur au-delà d’un déterminant d’espèce. Mais à rebours des discours actuellement dominants sur la connexion transpécifique heureuse et apolitique, il repolitise la rencontre entre humains et espèces marines et explore des voies de retenue de l’expansion anthropique basée sur la reconnaissance de la distance à maintenir entre le prédateur humain et les prédateurs marins.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.053
Threshold uncertainty score0.105

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.008
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.006
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.048
GPT teacher head0.328
Teacher spread0.280 · 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 designQualitative
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

Citations0
Published2023
Admission routes1
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