Notre nouvelle nature. Guide de terrain de l’Anthropocène, par Anna Lowenhaupt Tsing, Jennifer Deger, Alder Keleman, Saxena et Feifei Zhou
Bibliographic record
Abstract
C et ouvrage collectif se découvre comme une véritable bouffée d'air frais.Le collectif dirigé par l'anthropologue Anna Tsing -qu'on a connu pour ses ouvrages marquants sur la globalisation, dont Friction (2020) et Le champignon de la fin du monde (2017) -nous présente une contribution réfléchie collectivement, qui intègre des perspectives multidisciplinaires et multi-situées pour « pluraliser l'Anthropocène » et « résister à l'hégémonie largement inconsciente de certaines habitudes de pensée » (p.347).Notre nouvelle nature est pensé comme un guide pratique et présente une série de concepts et d'approches pour informer les enquêtes de terrain à propos de l'Anthropocène.L'ouvrage est également conçu pour accompagner un complément en ligne, le Feral Atlas, une œuvre de recherche-création visant à représenter graphiquement les phénomènes localisés de l'Anthropocène, tout en les reliant à des logiques qui les transcendent.Mis à part Tsing, le collectif est constitué de Jennifer Deger (anthropologue, artiste et spécialiste des humanités numériques, basée à la Charles Darwin University), Alder Keleman Saxena (anthropologue à la Northern Arizona University) et Feifei Zhou (designer et chargée de cours à la Columbia University).L'idée centrale du livre est que l'Anthropocène est fait de patch, c'est-à-dire d'une série d'espaces affectés par des bouleversements écologiques créant chacun une homogénéité anthropocénique dans un paysage autrement hétérogène.Ce faisant, les autrices souhaitent offrir un portrait complémentaire à la vision « planétaire » de l'Anthropocène, qu'elles associent aux sciences de la terre et du climat.En effet, l'Anthropocène a des effets planétaires, tels le réchauffement climatique, le rehaussement des niveaux des océans, la pollution atmosphérique, etc. Toutefois, ses effets les plus visibles, comme les espèces Émile Duchesne 1
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.053 | 0.020 |
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".