« Prendre le contre-temps à contrepied ou comment s’accommoder de vêtements “hors mode” ou démodés »
Notice bibliographique
Résumé
L’analyse s’appuie sur les données qualitatives recueillies au cours d’une enquête qui associait entretiens compréhensifs et observations menées dans des espaces du quotidien (principalement domestiques et professionnels). Elle vise à caractériser certaines des ressources que l’usager d’un vêtement peut mobiliser pour s’accommoder du renouvellement des formes et des styles que l’industrie de la mode impose sans relâche. L’article examine d’abord les conditions empiriques de possibilité de la typification du « démodé » et du « hors-mode », en cherchant à tirer parti du jeu de la pluralité des médiations marchandes et non marchandes dont elles se révèlent tributaires. Il entreprend, ensuite, d’éclairer les processus à travers lesquels les vêtements ainsi catégorisés peuvent néanmoins échapper à la disqualification, au remisage ou à la mise au rebus. Sont alors mises en évidence différentes tactiques de recomposition du rapport au vêtement, dont l’efficacité confirme l’intérêt d’étudier les objets comme des productions continues.
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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».