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Enregistrement W2805365182 · doi:10.3917/rips1.057.0133

Écrire les objets / Laisser les objets s’écrire

2018· article· fr· W2805365182 sur OpenAlexaff
Nicolas Bencherki

Notice bibliographique

RevueRevue internationale de psychosociologie et de gestion des comportements organisationnels · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-AppalacheUniversité TÉLUQ
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les appels se multiplient à « positionner » la connaissance que produit le chercheur qualitatif, l’invitant à davantage de réflexivité (Harding, 1991 ; Rose, 1997). Cette « positionnalité » est présentée comme une démarche éthique, prémunissant le ou la chercheur(e) contre la tentation d’imposer ses propres catégories ou formes de connaissance aux gens qu’il ou elle étudie. En effet, la recherche doit être un espace, laissant toute la place à la voix des sujets de la recherche (Nagar-Ron et Motzafi-Haller, 2011 ; Spivak, 1988). Cependant, qu’en est-il des chercheurs qui étudient des choses, et non pas des gens ? Quelle voix peut-on recueillir lorsque l’on n’a pas des sujets, mais bien des objets, comme participants à la recherche ? Quelle responsabilité éthique le chercheur a-t-il envers les objets ? Poursuivant la pensée de Bruno Latour (1994) sur l’interobjectivité, je propose que le chercheur « objectif » n’est pas celui qui fait fi de l’impératif de positionnalité et de l’invitation à laisser ses participants exprimer leur voix. Au contraire, le chercheur objectif est celui qui donne voix aux objets, qui cherche des modalités d’expression qui leur sont propres, évitant ainsi, lui aussi, d’imposer ses catégories à ses participants. Ce texte souhaite mettre en évidence que des stratégies existent déjà pour faire parler les objets, que peut emprunter la recherche qualitative.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,380
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,096 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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