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Enregistrement W2800160051 · doi:10.7202/1045616ar

Penser avec Peirce la conception architecturale

2018· article· fr· W2800160051 sur OpenAlexvenueno aff
Jean-Louis Genard

Notice bibliographique

RevueCahiers de recherche sociologique · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSemiotics and Representation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A partir d’une expérience de fréquentations d’architectes, et plus spécialement de l’enseignement de l’architecture, cette contribution, en s’appuyant sur la sémiotique peircienne, propose de construire un appareillage conceptuel permettant de comprendre comment s’opère le travail architectural, en particulier comment peut se saisir la « boîte noire » du travail de conception, de design. Le pari de l’article est de réfléchir, à partir des catégories peirciennes, ce que composer veut dire comme un processus sémiotique dans lequel le travail de conception navigue constamment entre icone, indice et symbole. Cette approche permet de faire droit à la fois, au travers d’un rapport dominant au concept de symbole, aux multiples conventions sur lesquelles s’étaye la conception, mais aussi, au travers des concepts d’icone et d’indice, à la large part d’intelligence infra-discursive, infra-propositionnelle dont elle se nourrit. Dans un contexte où la spécificité du travail architectural se voit menacée par la concurrence déjà ancienne avec les ingénieurs, mais de plus en plus avec les spécialistes de la conception assistée par ordinateur, ou encore avec les designers, sans parler de la montée des processus de co-design dans lesquels la compétence propre de l’architecte pourrait se perdre, le texte cherche à cerner ce qui constitue le propre de la conception architecturale, une compétence acquise patiemment au travers de ce que permet de cerner l’idée d’une formation pensée comme « entraînement », dans ces espaces apprêtés que sont les « ateliers», les « workshops »...

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,027
Communication savante0,0140,013
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,182
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,214 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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