Pour une approche materialiste des rapports anthropozoologiques
Bibliographic record
Abstract
Contrairement aux rapports humains/animaux, les rapports sociaux de genre et de race sont régulièrement étudiés à travers une approche matérialiste. Or, celle-ci permet de penser le continuum des dominations au-delà de l’analogie qui, elle, échoue à expliquer la relation entre ces termes (Maurizi, 2021et Wadiwel, 2023). Partant du fait que ni le concept d’espèce, pensé à l’aune de l’isolement reproducteur ou de la similitude des traits (De Queiroz, 2007), ni la notion plus générale de catégorie socio-économique (Noske, 1989 et Nibert, 2002) ne permettent de rendre compte de manière satisfaisante des rapports d’exploitation entre humains et animaux, cet article propose de les appréhender en les réinscrivant dans les rapports matériels de production, en se servant des outils théoriques forgés par Marx et Engels. Il s’agira de montrer que les dichotomies (entre humains et animaux, mais aussi entre animaux « d’élevage », « de compagnie », etc.) ont été constituées et modifiées en interaction avec les systèmes de productions animales. Nous montrerons également comment la mise en place de « races productives » (comme les « poules pondeuses » ou les « poulets de chair »), et plus généralement les appellations en fonction de l’utilisation des espèces, participent au renforcement et à la naturalisation des traitements différenciés.
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 | 0.013 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.040 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.020 |
| Open science | 0.004 | 0.007 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
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".