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{% extends "fr/base.html" %}
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{% block title %}{{ query }} - cyber/technofeminist cross-readings{% endblock %}
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{% block nav %}
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<div id="print" class="blink {{ connection }}">
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<a href="?q={{ query }}&print=now&results_count={{ results_count }}"><img src="/static/images/epson.png"></a>
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</div>
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{% endblock %}
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{% block results %}
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{% if results == {} %}
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<div id="notused">Ce mot n'a pas pu être trouvé.</div>
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{% else %}
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<div class="cross">
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<p class="note">[Note sur les résultats de recherche]</p>
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<p class="tfidf">Lorsqu’une requête est soumise, le <em>TF-IDF</em> commence à parcourir la totalité des manifestes de l’ensemble donné afin de vérifier si un mot y est utilisé, et si c’est le cas, de l’ajouter à la liste des résultats. Le tri au sein de la liste est effectué en fonction de l’importance du mot <strong>{{ query }}</strong> à l’intérieur de chaque manifeste.</p>
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<p class="techfem">Les résultats de recherche sont des extraits, des déclarations, des citations ou des questions, reliés entre eux par un mot unique, formant un index de lecture croisée autour de <strong>{{ query }}</strong>. Les occurrences de <strong>{{ query }}</strong> dans chaque manifeste augmentent la complexité des relations qu’ils entretiennent. </p>
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<br>
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<br>
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</div>
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<div id="results">
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<h1>Lecture transversale des manifestes selon l’axe de <strong class="query">{{ query }}</strong>:</h1>
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<div class="results">
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{% for x, manifesto in results.items() %}
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{% for sentence in manifesto.html %}
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<div id="{{ x }}_{{ loop.index }}" class="result">
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<div class="title">
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{{ manifesto.name }}
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</div>
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<div class="sentence">{{ sentence }}</div>
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</div>
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{% endfor %}
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{% endfor %}
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</div>
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</div>
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{% endif %}
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{% if analytics %}
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<div id="analytics">
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<h1>SUGGESTIONS</h1>
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{% if analytics.stemmer %}
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<div id="similars" class="analytics stemmer">
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<h2>Similaire mais différent de <em>{{ query }}</em>:</h2>
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{% for word in analytics.stemmer %}
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<strong class="word"><a href="/{{ lang}}/?q={{ word }}">{{ word }}</a></strong>
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{% endfor%}
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</div>
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{% endif%}
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</div> <!-- #analytics -->
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{% endif%}
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{% endblock %}
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{% block suggestions %}
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<div id="suggestions">
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<div class="suggestions techfem">
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<h1>Suggestions de lectures croisées (sélection manuelle):</h1>
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{% for word in suggestions %}
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<strong class="query"><a href="?q={{word}}">{{ word.strip() }}</a></strong>
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{% endfor %}
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</div>
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{% if analytics.mappings %}
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<div class="suggestions tfidf">
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<h1>Suggestions de lectures croisées (sélection des algorithmes) à <em>{{ results[0]['name']}}</em>: <br></h1>
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<div class="">
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{% for tfidf, word in analytics.mappings[:50] %}
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{% if word == query %}
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<strong class="word">{{ word }}</strong>
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{% else %}
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<strong class="word"><a href="/{{ lang}}/?q={{ word }}">{{ word }}</a></strong>
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{% endif%}
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{% endfor%}
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</div>
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<div><a class="contrast" href="/{{ lang}}/mappings/{{ results[0]['filename'].strip() | replace('.txt','') }}">Pour approfondir l’exploration du mapping <br>de contraste appliqué au texte entier <br>(<em>{{ results[0]['name'].strip() }}</em>) par ici ◐.</a></div>
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</div>
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{% endif%}
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</div>
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<div class="cross">
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<p class="note">[Note on activating]</p>
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<p class="tfidf">
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L’algorithme <em>TF-IDF</em> est un catalyseur, générant des connections multidimentionelles à travers un ensemble de mots, qui constituent ici les données.
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Tel un guide pour le lecteur, l’algorithme délivre un classement, en décidant de l’importance du terme de recherche au sein de chaque manifeste.
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</p>
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<p class="techfem">
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Les <em>manifestes cyber et technoféministes</em> sont écrits et publiés dans un but d’application. Ils émettent des déclarations sur les intentions, motivations et vues spécifiques sur la technologie. Leurs styles d’écriture, aussi différents soient-ils, sont souvent basés sur la mise en forme de déclarations courtes, voire même militantes.
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<em>«Rien ne devrait être admis comme figé, permanent ou «donné» – ni les conditions matérielles ni les formes sociales»</em> (Manifeste Xénoféministe), <br>
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<em>«Voilà pourquoi aucune révolution ne doit lui rester étrangère.»</em> (Le manifeste de la femme futuriste)
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</p>
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</div>
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<h1>Request conditional fragments:</h1>
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<div id="suggestions">
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{% for word in conditionals %}
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<strong class="query"><a href="?q={{ word }}&conditional=True">{{ word.strip() }}</a></strong>
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{% endfor %}
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</div> -->
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{% endblock %}
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