Notice bibliographique
Résumé
Depuis les révélations concernant les récentes affinités entre anthropologie et armée américaine (éloquemment illustrées par la création du fameux programme Human Terrain System et sa mise en application en Irak et en Afghanistan), les interventions publiques en provenance du champ disciplinaire et les débats se multiplient. Ceux-ci tendent toutefois à minimiser non seulement le rôle des autres disciplines engagées dans les efforts de guerre contemporains, mais également l’importante mobilisation des nombreuses autres instances civiles impliquées sur le terrain des conflits contemporains (multinationales, agences de sécurité privées et organisations non gouvernementales notamment). Perdre de vue que la présence de la discipline s’inscrit dans un tel déploiement plus général obstrue donc la lecture du phénomène et réduit également notre appréhension des profondes transformations ayant affecté le champ du politique. Pister le rôle que détient l’anthropologie dans de telles circonstances servira donc moins à questionner si l’usage de la discipline est justifié ou non – selon des critères déontologiques établis, à identifier ou même à fixer – qu’à l’inscrire dans une réflexion plus large afin d’ouvrir une réflexion sur le brouillage catégoriel en jeu.
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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,202 | 0,071 |
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 ».