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Enregistrement W2872783034 · doi:10.4000/temporalites.4262

Les quatre temps d’un séjour en résidence universitaire

2018· article· fr· W2872783034 sur OpenAlexaboutno aff
Marion Ink

Notice bibliographique

RevueTemporalités · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On vise à saisir les dynamiques de petits groupes sociaux et de réseaux personnels, de leur formation initiale à leur délitement. Pour cela, depuis 2011, je mène des enquêtes ethnographiques dans trois résidences universitaires en France, aux États-Unis et au Canada. J’effectue ainsi une analyse sur deux niveaux : celui de plusieurs groupes suivis conjointement sur chacun de ces terrains, et celui des relations et des réseaux qui émergent et évoluent. J’articule la représentation graphique des réseaux personnels à des données qualitatives sur ces groupes et ces réseaux. La représentation des liens et des réseaux permet de compléter l’étude des relations affinitaires et de leurs degrés d’intensité. Elle donne aussi à voir l’évolution des réseaux personnels au cours de l’année universitaire. Les descriptions ethnographiques, quant à elles, révèlent la réflexivité des acteurs sur leurs réseaux personnels, et sur leurs évolutions. Cette analyse permet dès lors d’identifier quatre étapes dans le processus de formation et transformation de petits groupes sociaux. Ces quatre temporalités se retrouvent dans l’ensemble des groupes suivis conjointement, malgré la pluralité de leurs compositions. Nous pouvons alors nous demander si dans tout groupe social de ce type se retrouveraient ces quatre temps. En ce sens, cette recherche contribue à compléter les travaux sur les réseaux personnels et les temporalités de leurs évolutions, en apportant une démarche ethnographique et microsociologique.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,003

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 Opus0,266
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2018
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