David McNally, 2013, Panne globale. Crise, austérité et résistance , Montréal (Québec), Écosociété, 304 p.
Bibliographic record
Abstract
Cet article montre de quelle manière l’imaginaire participe à l’innovation. Depuis quelques années, une enquête a été menée dans les secteurs des télécommunications dans le but de comprendre de quelle manière la science-fiction participait aux processus d’innovation technoscientifique. La création du cyberespace est un grand projet qui suscite de nombreux récits imaginaires. Le courant cyberpunk alimenta pendant les années 1980-90 une technophilie accompagnant les recherches des ingénieurs et scientifiques dans le secteur des télécommunications. Les investisseurs furent même sujets d’une fascination excessive pour cet imaginaire, qui a contribué à la création d’une bulle spéculative dans ce secteur dans les années 1990. L’étude de cette situation permet de dégager quelques conclusions sur l’utilité de l’imaginaire pour les organisations. L’imaginaire cyberpunk se révèle être performatif à condition d’être encadré pour éviter qu’il devienne délirant. L’imaginaire utopique apparaît ainsi comme un élément moteur du capitalisme.
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) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.009 |
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".