Affects et émotions numériques : matérialité(s) et instrumentalisation(s)
Notice bibliographique
Résumé
Si les travaux de recherche sur les affects numériques sont affaire de tension, ce numéro de la revue Communiquer entend proposer des lignes tendues par les auteurs entre les nombreuses approches théoriques et méthodologiques pour l’analyse des affects numériques. Faisant suite à un colloque lors du 86e Congrès de l’ACFAS (2018) et à un dossier de la Revue française des Sciences de l’Information et de la Communication (2017), ce numéro interroge ces tensions à partir de terrains et de corpus originaux. La variété de ces terrains, des objets analysés, des champs disciplinaires et des auteurs convoqués, mais aussi des méthodes mobilisées, s’inscrit dans une volonté de montrer toute la richesse et les potentialités des études affectives numériques pour la communication (et au-delà). Pris dans leur ensemble, ils permettent de dégager les différentes composantes de l’affect, cumulant intensité, orientation et valeur. If research on digital affects are a matter of tension, this issue of the journal Communiquer intends to propose lines tense by the authors between different theoretical and methodological approaches for the analysis of digital affects and emotions. Following a conference at the 86th Congress of ACFAS (2018) and an issue published in Revue française des Sciences de l'Information et de la Communication (2017), this issue questions these tensions from original fields and corpus. The diversity of these fields, analyzed objects, methods, disciplinary fields and invited authors is part of a desire to exhibit the richness and potential of digital affects studies for communication. Taken as a whole, the presented articles allow the identification of the different components of affect et emotion.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».