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Enregistrement W2991316201 · doi:10.3917/eh.096.0008

L’entreprise vue par la science-fiction : d’aujourd’hui à demain

2019· article· fr· W2991316201 sur OpenAlexaff
Corinne Gendron, Michel Pierssens

Notice bibliographique

RevueEntreprises et histoire · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePhilosophy and Social Theory
Établissements canadiensCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des LaurentidesUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La science-fiction connaît un regain d’intérêt ces dernières années, non seulement auprès de son lectorat traditionnel, mais également auprès des chercheurs et même des décideurs. Certes, elle est utile pour anticiper et éventuellement modeler l’avenir, mais elle s’avère surtout un puissant outil pour comprendre la face cachée d’un présent gros de cet avenir. À travers des mises en scène qui bousculent nos représentations du monde, la science-fiction questionne non seulement ce que nous pensons, mais aussi comment et pourquoi nous le pensons. C’est ainsi que, loin d’être inférieure à la connaissance scientifique, la fiction la complète par l’exploration d’autres dimensions du réel. Par conséquent, on ne s’étonnera guère que des chercheurs se soient intéressés à son potentiel heuristique en mettant à profit certaines œuvres dans le cadre de leur démarche scientifique. Pour plusieurs, il s’agit de pallier le manque d’imagination auquel nous contraint un hyper-méthodologisme stérile afin de renouveler et d’enrichir le processus de théorisation. Depuis une quinzaine d’années, plusieurs disciplines des sciences humaines et sociales tirent profit de ce potentiel, qu’il s’agisse du droit, de la science politique ou de l’histoire. Ce numéro veut poursuivre dans la foulée en explorant l’intérêt de la science-fiction pour mieux comprendre les réalités de l’entreprise et son rôle dans la société d’aujourd’hui et de demain.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,043
Communication savante0,0200,016
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,261 · 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'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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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