La sérendipité sur Internet : égarement documentaire ou recherche créatrice ?
Notice bibliographique
Résumé
Caractérisée par une rupture apparente dans la causalité et un fonctionnement aléatoire, la sérendipité, ou le don de faire une découverte inattendue, interroge les domaines de la logique, de la sémiotique et de la recherche documentaire. Favorisée par la recherche sur Internet et la lecture non linéaire hypertextuelle, la sérendipité tend peu à peu à trouver une place légitime au sein de la recherche d’information. Cette réflexion interdisciplinaire s’ancre dans les domaines de la sémiotique, la logique, la documentation et les cultures numériques. À partir d’une lecture peircienne de la sérendipité, assimilant ce phénomène au concept d’abduction, j’effectuerai une analyse des moteurs de recherche et plus généralement de l’hypertextualité sur le Web 2.0. Les exemples convoqués seront quatre outils de recherche documentaire sur Internet, soit l’encyclopédie en ligne Wikipédia, le site Amazon et les moteurs de recherche Google et Oamos. À partir de ces analyses, il s’agira d’observer les impacts et les limites de la sérendipité dans le champ de la recherche d’information sur Internet. Favorisée par la structure du réseau, la sérendipité apparaît alors comme une disponibilité de l’esprit à l’improbable et soulève également le risque de recherches documentaires malheureuses à travers le phénomène inverse de zemblanité.
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 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 | 0,015 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,039 |
| Communication savante | 0,021 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».