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Enregistrement W3138510966 · doi:10.7202/1075680ar

Vivre sur l’eau. Modes de vie mobiles : enquête ethnographique en milieu marin

2021· article· fr· W3138510966 sur OpenAlexvenueno aff
Madina Regnault

Notice bibliographique

RevueAnthropologie et Sociétés · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesEthnographySociologyPolitical scienceArtAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article se base sur une enquête monographique de dix-neuf mois dans la marina de Dzaoudzi (Mayotte). Le lieu de l’enquête est à la fois un point de circulation et un point d’ancrage où se croisent et se distinguent différents parcours de vie. Les données empiriques obtenues par observation participante mettent en évidence ces trajectoires individuelles et les raisons multiples, mais convergentes, ayant poussé les enquêtés à faire ce choix de mode de vie qualifié d’atypique. L’apport de cette étude est de démontrer que, si les modes de vie mobiles (lifestyle mobilities) sont un but pour la majorité des enquêtés, elles peuvent se transformer en migrations motivées par la recherche d’un style de vie (lifestyle migrations) ou en mobilité temporaire. En présentant les différentes facettes de la socialisation au sein de cette communauté, l’article met également en lumière les rapports entre personnes du milieu/étrangères à ce milieu et s’interroge sur les phénomènes de précarisation et marginalisation au sein du groupe. L’étude permet également de mettre en avant les distinctions intergénérationnelles concernant les motivations liées à ce choix de mode de vie nomade. La cohésion intergénérationnelle transcende ces distinctions, les enquêtés se reconnaissant comme des pairs liés par un mode de vie basé sur une passion commune pour l’océan et l’idéal de liberté ainsi que par un rejet de la société postmoderne.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0130,008
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,383 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2021
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