« Faire communauté ». Comment les Églises fabriquent leurs convertis ?
Notice bibliographique
Résumé
Cet article vise à explorer et à questionner le fonctionnent d’une institution religieuse dans sa capacité à faire communauté, c’est-à-dire à former et à façonner des croyants. Ce travail s’appuie sur des recherches menées lors de mon doctorat, qui présentait une analyse comparative des modalités de la conversion dans les trois religions monothéistes dans la France contemporaine : judaïsme, catholicisme et islam. L’intérêt d’une telle comparaison permet de qualifier le travail des « institutions religieuses » (au sens large) face aux « nouveaux convertis ». En référence aux travaux de J. Lagroye, nous verrons quelle est la réalité de ce travail, en supposant qu’une institution doit « faire communauté ». Pour cela, elle doit imposer une vision générale de l’adhésion et de l’appartenance, en mettant à distance les émotions des convertis et en imposant du banal. Nous pourrons alors conclure sur la tension intrinsèque des institutions religieuses, face à la question de la conversion et l’impératif de « faire communauté » : utiliser les émotions pour mieux les faire oublier.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».