Notice bibliographique
Résumé
Quelle est la particularité de ces enquêteurs qui envahissent l’écran de télévision aux heures de grande écoute? Ils multiplient les raisonnements à l’emporte-pièce, armés de dispositifs techniques ultrasophistiqués qui leur servent d’arguments d’autorité. Je me propose dans ce bref article d’examiner les fondements sémiotiques des raisonnements de ces enquêteurs. En me servant d’un cas d’espèce, en l’occurrence le travail de Dexter Morgan, dans la série américaine Dexter, j’examinerai les stratégies mises de l’avant dans ces enquêtes policières à caractère scientifique. Elles sont fondées sur ce que C. S. Peirce a nommé l’abduction. Comme l’avaient bien compris Edgar Allan Poe et Conan Doyle, en créant Auguste Dupin et Sherlock Holmes, l’abduction en acte permet le spectacle d’un esprit qui, lorsqu’en pleine possession de ses moyens, est capable d’inférer rapidement et efficacement les bonnes hypothèses, celles permettant d’attraper le coupable. Ces raisonnements sont évidemment truqués; mais, comme pour tout tour de magie, l’art de feindre a non seulement ses vertus esthétiques, mais surtout ses propres leçons à donner sur les modalités de perception et d’interprétation du monde.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,034 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».