Les recherches-action ou collaboratives sont-elles plus éthiques? Réflexions d’une ethnologue en milieu autochtone canadien
Notice bibliographique
Résumé
Au Canada, depuis le début des années 2000, les recherches-action et collaboratives sont devenues de plus en plus populaires dans les sciences sociales. Dans ces recherches, les connaissances sont produites non pas seulement par les chercheurs spécialisés, mais avec les acteurs de terrain. Elles sont souvent présentées comme la panacée en matière d’éthique vis-à-vis des populations locales, surtout quand celles-ci sont en situation de marginalisation. Ces recherches sont en effet vues comme une voie d’empowerment possible. J’examine ici la façon dont ces types de recherches, appliquées à des disciplines non normatives comme la mienne, peuvent en changer le visage, à partir de mon expérience d’anthropologue en milieu amérindien au Québec. Sont-elles vraiment plus éthiques que les recherches fondamentales? Je montre les questionnements soulevés par ces modèles, qui peuvent changer les façons de pratiquer mon métier, en prêtant une attention particulière à l’engagement du chercheur, à la validité et la solidité des méthodologies et des épistémologies, ainsi qu’aux degrés de participation des informateurs, tout cela dans le cadre des règles éthiques formulées par les conseils subventionnaires canadiens et par les Autochtones eux-mêmes.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,076 |
| Communication savante | 0,020 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».