Mutants, cyborgs, chimères ou post-animaux. Une approche écotechnocritique
Bibliographic record
Abstract
Une catégorie de la fiction contemporaine s’intéresse à des formes de vie conçues en fluidité, influencées par les enjeux technoscientifiques et écologiques, et porte un regard différent sur la relation entre les animaux humains et non-humains dans un environnement affecté par le dérèglement climatique. Les personnages de ces œuvres de fiction sont des post-humains (Pierre Ducrozet, L’Invention des corps , 2017 ; Jeanette Winterson , Frankissstein , 2021), des logiciels (Antoine Bello, Ada , 2016), des post-animaux (Emmanuelle Pireyre, Chimère , 2019 ; Mireille Gagné, Frappabord , 2024), des éléments de la nature susceptibles de devenir des sujets de droit (Olivier Remaud, Penser comme un iceberg , 2020). Ces œuvres littéraires créées dans un réseau intertextuel et interdisciplinaire participent à l’émergence d’une réflexion critique, caractérisée par une dimension idéologique, mais aussi poétique (l’écotechnocritique étant l’approche propre à ces formes de vie en mutation). Outre la dimension thématique évidente, cette fiction intellectuelle se distingue par des repérages formels analysés dans le cadre de cet article. Le corpus comparatiste contribue à moduler l’approche écotechnocritique par le dialogue avec différentes sciences.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".