Sense-making : un modèle de construction de la réalité et d’appréhension de l’information par les individus et les groupes
Notice bibliographique
Résumé
Le modèle sense-making offre une perspective constructiviste pour l’étude de la relation des individus et des groupes à l’information. La compréhension qu’ont ces derniers d’une situation, de son contexte et de leur résolution s’appuie notamment sur leurs connaissances, leurs expériences et leurs valeurs. Celles-ci exercent aussi une influence sur la manière dont ils reconnaissent ou ignorent l’apport d’information, puis analysent celle-ci et l’intègrent à leurs cartes cognitives ; ce faisant, ils délimitent (« énactent ») leur propre réalité dont les frontières circonscrivent leurs décisions et actions. Cet article examine l’approche de sense-making de Brenda Dervin en sciences de l’information et celle de Karl Weick en sciences de la gestion. Il expose les caractéristiques des modèles proposés, de même que les principales implications de la construction du sens chez les individus et les groupes relativement à la recherche et l’utilisation d’information.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,025 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».