Notice bibliographique
Résumé
S’il est admis que les techniques d’enquête en sociologie — et les modes de raisonnement qui leur sont associés — sont étroitement liées à leurs contextes institutionnels et intellectuels d’apparition, comment le développement des écosystèmes numériques transforme-t-il actuellement les manières de savoir sur le social ? Dans cet article introductif, nous observons la façon dont les sciences sociales computationnelles (SSC) et les humanités numériques mettent en tension la sociologie. D’un côté, les sciences sociales computationnelles concurrencent la sociologie en traitant de ses objets les plus classiques, mais dans une perspective prédictive qui ne lui est pas familière. D’un autre côté, les humanités numériques s’imaginent comme le chapiteau des sciences sociales, mais avec une offre numérique qui s’inscrit dans la tradition méthodologique de l’exégèse textuelle de laquelle les sociologues cherchent à se distancier. La sociologie se trouve comme prise dans l’étau des sciences sociales computationnelles et des humanités numériques. Nous avons observé trois types de réactions face à cette situation — la protection, la conservation et l’adaptation — qui montrent à quel point le numérique pénètre progressivement la discipline sociologique, depuis son propre coeur. Pour que celle-ci devienne pleinement numérique, il convient néanmoins de faciliter les conditions d’accès aux données numériques, notamment en discutant le cadre juridique, économique et technique des écosystèmes numériques de la recherche publique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».