Notice bibliographique
Résumé
This article problematizes the concept of data and experiments with rhizoanalysis to think data in terms of problems, questions, and concept creation. At issue is representation and interpretation, foundational blocks of qualitative research that are incommensurate with rhizoanalysis and post-qualitative research. Deleuze has problematized this issue through questions and experimentation within an asymmetrical world filled with paradoxes that gave rise to concept creation of sense and nonsense. In the Logic of Sense, sense is the event itself. Sense emerges out of nonsense. In this article, representation and interpretation are deterritorialized (virtual becoming) and reterritorialized (actualized) as nonsense–sense and palpation. Palpation is a concept that refers to data experienced indirectly. Rhizoanalysis is deployed because of its non-hierarchical and non-linear approach to data. Multiple Literacies Theory follows a similar path. It releases school-based literacy from its privileged rank to engage reading in multiplicitous and heterogeneous rhizomatic connections. Reading a data assemblage is untimely and not pre-given. It plugs into Multiple Literacies Theory, an analytic approach to reading an assemblage in rhizoanalysis. Reading a data assemblage is explored in a study on how writing systems in multilingual children function and what writing systems produce through affect. A rhizomatic approach is proposed and constituted through a research assemblage whose differential elements enter into a relationality of affect that flows through and transforms the assemblage. It produces a movement that dissolves dualisms in favor of multiplicity, uncertainty, and the untimely. It decenters the cogito human, maps assemblages, and extends experiences of a material world. Posing problems and questions open paths to a future yet to become.
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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 | 0,438 | 0,426 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,065 |
| Communication savante | 0,025 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».