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Enregistrement W2519652714 · doi:10.7202/1037107ar

Vulgarisation scientifique, increasing knowledge gap et épistémologies de la communication

2016· article· fr· W2519652714 sur OpenAlexvenueno aff
Bernard Ancori

Notice bibliographique

RevueNouvelles perspectives en sciences sociales · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis sa naissance au XIX e siècle, la vocation affichée de la vulgarisation scientifique est de chercher à combler l’écart culturel entre « savants » et « ignorants » afin d’épauler une science longtemps considérée comme source de progrès de toutes natures. Au cours de la seconde partie du siècle suivant, elle se transforma en une médiatisation de masse, et elle se vit critiquée de toutes parts à partir du dernier quart du XX e siècle. L’une de ces critiques vise l’ increasing knowledge gap qu’elle produit au sein de son public : son flux croissant d’information induit une appropriation différenciée au sein du système social, dont les parties dotées des statuts socioéconomiques plus élevés s’approprient cette information plus rapidement que celles qui ont des statuts plus bas, de sorte que le fossé entre les connaissances respectives des unes et des autres tend à s’accroître au lieu de diminuer. Ce texte s’interroge sur le maintien paradoxal dans nos sociétés de dispositifs de vulgarisation scientifique dont l’ increasing knowledge gap révèle cet effet pervers. Il montre que ce maintien tient à une forme de cécité épistémologique : contrairement à une opinion répandue, le modèle de communication pertinent pour penser la vulgarisation scientifique est celui proposé par Gregory Bateson, et non celui qui est issu des travaux de Claude Elwood Shannon. Nous présentons d’abord le modèle shannonien de la communication en tant que référent théorique du « modèle du déficit » qui inspire la vulgarisation scientifique, et nous soulignons sa totale inadaptation à la communication sociale. Nous résumons ensuite la conception batesonienne de la communication en la contrastant point par point avec le modèle précédent. Enfin, nous démontrons que, si l’ increasing knowledge gap ne peut pas apparaître dans le cadre de la conception shannonienne de la communication, il s’explique en revanche très simplement dans le cadre de la conception batesonienne de celle-ci.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,016
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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