Sharing Data, Repairing Practices: On the Reflexivity of Astronomical Data Journeys
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter probes into how scientists’ discursive interactions are oriented not only to others’ arguments but also toward achieving an agreement on what data are like and how they ought to be used. It does so by attempting a reading of an episode of data re-use from recent astronomy that is mindful of researchers’ interactional and discursive work. I focus on the presumed detection, in 2004, of a galaxy at record distance from Earth. The original data became public at the time of publication and were soon re-used and supplemented with new observations by other teams. Data re-using scientists sought to reconstruct the practices used in making the discovery claim, and found them at fault. This allowed them to suggest the repair of data and of data use practices, which were subsequently taken up by the scientists who had claimed the discovery. I argue that this work was enabled by astronomy’s discipline-specific architecture for observation, of which objectual, technological and institutional elements provide contexts and resources for achieving the reflexive repair of data and data use practices. These astronomers experience data journeys more as reflexive loopings in screen-mediated work than as itineraries across physical sites or geographies.
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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 | 0,016 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,048 |
| Communication savante | 0,021 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».