Data Lake

Comment continuer à faire l’amour sans se poser de questions quand on est hétéro, mais aussi fan de Virginie Despentes ? Intellectuellement, on peut tout à fait adhérer aux idées féministes qui démontent les pratiques érotiques standard, à base de pénétration et de domination masculine. Mais en pratique, il n’est pas forcément évident de rebooter son répertoire à phantasmes. Peut-on vraiment dégommer les scénarios sexuels incrustés dans notre psyché ? Qu’en faire ? Comment les assumer sans s’aliéner à ce fichu patriarcat ?

En proie à ces grandes questions et à un vague sentiment de culpabilité, Delphine Saltel rencontre le philosophe Alexandre Lacroix, homme, cis, hétéro, marié, père de 5 enfants, et philosophe. Dans son dernier livre « Apprendre à faire l’amour » paru aux éditions Allary, il essaie d’interroger la sexualité hétéro standard, à sa manière. En puisant dans sa discipline quelques outils sexologiques originaux, Alexandre Lacroix nous incite à passer au rayon X les scripts sexuels dominants dont nous avons hérité. Car pour revisiter nos automatismes et notre imaginaire érotique, il faut déjà prendre conscience des règles et des conventions sociales auxquels on obéit souvent inconsciemment quand on fait l’amour. Analyser le cocktail freudo-porno-sexo qui nous abreuve, et changer nos habitudes pour espérer modifier le scénario. 

Merci à Xavier de la Porte.

Bibliographie :
- « Apprendre à faire l’amour », Alexandre Lacroix, Allary éditions
- « Trois essais sur la théorie sexuelle », Sigmund Freud, 1906
- « Human sexual response », William Masters et Virginia Johnson, 1966
- « Le rapport Hite », Shere Hite, Robert Laffont, 1977
- « Connemara », Nicolas Mathieu, Actes Sud, 2022
- « Réinventer l’amour », Mona Chollet, La Découverte, 2021

Vivons heureux avant la fin du monde
Comment s’habiller, échanger, voyager, s’aimer dans les années 20 ? Pour se bricoler une morale minimale en des temps de crises sociale, écologique et sanitaire, Delphine Saltel (Que sont-ils devenus ?, Y'a deux écoles) explore chaque mois nos incohérences et les solutions possibles. Mêlant questionnement personnel, tribulations domestiques, reportages et entretiens avec des chercheurs et des activistes, ce nouveau podcast veut alerter, éveiller et rassurer sur un autre monde possible.

Enregistrements : avril 2022 - Texte, voix, entretiens, réalisation : Delphine Saltel - Mise en ondes & mix : Charlie Marcelet - Illustration : Mathilde Rives - Production : ARTE Radio

Doit-on apprendre à faire l’amour ?

An elf gets a new job in the Naughty or Nice division of Santa's workshop. This story was commissioned by NPR's All Things Considered. It was written by Jonathan Mitchell and Seth Lind, and directed & produced by Jonathan Mitchell.

Naughty or Nice

O’Reilly’s Mac Slocum talks with Edd Dumbbell, VP of strategy at Silicon Valley Data Science, about the data lake, the opportunities the model presents, and the driving forces behind the concept. In the second segment, O’Reilly’s big data guru Ben Lorica chats with Rajiv Maheswaran, CEO of SecondSpectrum, about spatial-temporal pattern recognition — what Maheswaran calls “the science of moving dots.”

The data lake model is a powerhouse for invention

The Feynman Series (Part 5) - Think Like A Martian

BLOOD

Building a Data Lake in AWS - Mick Bass and Carla Cole - 47Lining

In this podcast episode, O’Reilly’s Shannon Cutt talks with Damon Feldman, solutions director at MarkLogic, a company that has developed an operational and transactional NoSQL database that integrates data silos to give customers a single view of their data. They discuss data lakes, data hubs, integrating data in a lake format, data governance related to security, and more.

Damon Feldman on Combining a Data Hub and Data Lake

In this episode of the O’Reilly podcast, I speak with Han Yang, senior product manager at Cisco, working on analytics solutions. We discuss the impact of data analytics across industries, building data lifecycles for Internet of Things (IoT) applications, and advice for establishing successful analytics and machine learning projects.

Building Data Lifecycles for IoT Projects With Edge Analytics

In this podcast, Wayne Eckerson and James Serra discuss myths of modern data management. Some of the myths discussed include 'all you need is a data lake', 'the data warehouse is dead', 'we don’t need OLAP cubes anymore', 'cloud is too expensive and latency is too slow', 'you should always use a NoSQL product over a RDBMS.'

Serra is big data and data warehousing solutions architect at Microsoft with over thirty years of IT experience. He is a popular blogger and speaker and has presented at dozens of Microsoft PASS and other events. Prior to Microsoft, Serra was an independent data warehousing and business intelligence architect and developer.

James Serra: Myths of Modern Data Management

One plus one Cover

Un tube qu'on croit connaître par coeur : Rodolphe Burger reprend 'Billie Jean' de Michael Jackson en version crue. Radio Burger : en résidence au studio d'ARTE Radio, Rodolphe Burger propose des versions acoustiques et dépouillées de son répertoire, qu'il éclaire par une brève introduction.

Enregistrements : 10-12 septembre 12, 16 janvier 13 - Mise en ondes & mix : Samuel Hirsch - Assistant réalisation : Léo Spiritof - Voix : Léna Burger - Texte, musique & voix : Rodolphe Burger

Billie Jean

The one show that kind of makes you wish you lived in a trailer. If you already live in a trailer, well done there.

RP 12 - Trailer Park Boys Part 1

O'Reilly Media spreads the knowledge of innovators. At O’Reilly, a big part of our business is paying attention to what’s new and interesting in the world of technology. We have a pretty good record at having anticipated some of the big technology developments in recent history. For instance, we launched the first commercial Web site, GNN, in 1993; we organized the meeting at which the term “open source” was first adopted; we were early investors in Blogger, which helped launch the blogging revolution; and more recently, our Web 2.0 conference launched a world-wide meme. We call this predictive sense the “O’Reilly Radar.” And while we’re certainly not always right, we are, at least, good at making interesting guesses.

Our methodology is simple: we draw from the wisdom of the alpha geeks in our midst, paying attention to what’s interesting to them, amplifying these weak signals, and seeing where they fit into the innovation ecology. Add to that the original research conducted by our Research team, and you start to get a good picture of what the technology world is thinking about.

The data lake model is a powerhouse for invention

O'Reilly Radar

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