Ce que la bande dessinée nous apprend de l’écriture sociologique
Notice bibliographique
Résumé
La bande dessinée est un outil largement utilisé pour la diffusion des savoirs scientifiques vers un public élargi. Si la bande dessinée a été mobilisée dans plusieurs initiatives visant à vulgariser la sociologie, il est possible d’accentuer la collaboration entre ces deux disciplines. La bande dessinée s’apparente effectivement à une écriture spécifique, comparable et substituable à l’écriture textuelle classiquement utilisée en sciences sociales. Plus que de la vulgarisation, il est possible de s’essayer à une véritable sociologie dessinée. À partir d’une expérimentation de retranscription d’observations ethnographiques en bande dessinée, l’article décrit en quoi le changement de médium dans la restitution d’enquête nécessite une adaptation de la part du chercheur, qu’il soit auteur (soumis à de nouvelles règles d’écriture) ou lecteur (se heurtant à des informations inhabituelles). L’usage de la bande dessinée dans un texte universitaire, en bouleversant les habitudes d’écriture et de lecture, permet donc des gains de réflexivité importants sur chacune des étapes de l’enquête (récolte, analyse et restitution des données). Plus généralement, cette expérience incite à s’interroger sur l’intérêt qu’auraient les chercheurs à assumer la dimension narrative de leurs textes universitaires, notamment en vue de s’assurer la compréhension (et donc l’évaluation) par leurs pairs.
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
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 ».