MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2905425536 · doi:10.7202/1054272ar

Présentation

2018· article· fr· W2905425536 sur OpenAlexvenueno aff
Nicolas Baya-Laffite, Bilel Benbouzid

Notice bibliographique

RevueSociologie et sociétés · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueContemporary Sociological Theory and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,004

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.

Tête enseignante Opus0,590
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,004 · 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'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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSociologie et sociétésMême sujetContemporary Sociological Theory and PracticeTravaux en français237 207