Vulgarisation scientifique, increasing knowledge gap et épistémologies de la communication
Notice bibliographique
Résumé
Depuis sa naissance au XIXe 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 XXe 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 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 | 0,023 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,069 |
| Communication savante | 0,025 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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; 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 ».