L’entreprise vue par la science-fiction : d’aujourd’hui à demain
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,043 |
| Communication savante | 0,020 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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; 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 ».