Ne laissez pas mourir les mort∙es! Invoquer la théalogie contemporaine du mythe de Déméter et Perséphone en temps de COVID-19
Bibliographic record
Abstract
Alors que la syndémie de COVID-19 a été à l’origine d’un nombre considérable de mort∙es, notre relation aux personnes décédées relève toujours, sous le capitalisme patriarcal, d’un mode gestionnaire, les reléguant à la condition de déchets à évacuer. Pourtant, les expériences de deuil collectif impliquent de réinvestir politiquement nos relations aux mort∙es pour lutter contre l’injonction à l’oubli et contre le déracinement de notre condition de vivant∙es. C’est dans ce contexte que la pertinence des écoféminismes apparaît, en particulier dans leur versant théalogique du culte de la Déesse. En réinvestissant le mythe de Déméter et Perséphone comme un contre-récit antipatriarcal à même de dessiner des liens de responsabilité entre les vivant·es et leurs mort·es, l’autrice explore la possibilité d’une résistance qui préconise l’interdépendance non comme simple boussole théorique, mais comme capacité de reconnaître sa propre finitude. La mythanalyse débouche sur une conception relationnelle et dynamique des relations entre vivant∙es et mort∙es, ancrée dans un écoféminisme traversé par la question du soin politique des mort∙es, à rebours d’une culture nécrocentrique pour laquelle la prolifération de mort∙es à toutes les échelles est la marque du capitalisme patriarcal.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
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".