La méthode de recherche-création en Arts Plastiques :prescription, prospective et mise à l'épreuve de l'objet
Notice bibliographique
Résumé
La méthode de recherche-création propre aux arts plastiques place l'universitaire dans une position atypique : celle de chercheur-artiste, impliqué lui-même dans la construction de l'objet qu'il se propose d'étudier. Si on peut justifier cette méthode en faisant des analogies entre la démarche scientifique et le processus de création de l'artiste (Toulouse 2012), cela n'est pas sans poser problème en pratique. Ainsi, si les arts numériques et technologiques notamment ont permis d'établir des partenariats institutionnels associant création et ingénierie, il apparaît que la partie création reste souvent la plus difficile à valoriser (Fourmentraux 2011). Je discute ici des apports et des écueils ou difficultés de cette méthode dans ma propre thèse portant sur la bande dessinée numérique (2014). Pour cela, je la mets en perspective avec trois thèses qui ont été soutenues sur cet objet entre 2010 et 2016 dans différents champs disciplinaires. Cette étude comparative met en lumière trois démarches plus spécifiques à la recherche-création : prescription, prospective et mise à l'épreuve de l'objet.
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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 | 0,044 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».