Pour une écologie politique des savoirs. Comment hériter du domaine STS (Sciences, technologies et société) ?
Notice bibliographique
Résumé
Cet article a pour enjeu la protection des rapports et des expériences de savoirs que nous ressentons comme vivants, ainsi que la réflexion sur les processus mortifères qui affectent les institutions de recherche, dont rendent compte par exemple l’apparition du terme « zombie » à propos de technologies ou de concepts. Après avoir montré en quoi ce projet entend renouer avec l’idée d’une écologie politique des savoirs, nous explicitons en quoi cette question hérite des discussions épistémologiques et politiques qui ont marqué l’émergence des STS en France dans les années 1970. En revenant sur nos travaux respectifs, nous montrons en quoi le caractère vivant et zombifié des savoirs est quelque chose qui s’éprouve avant tout depuis l’enquête, notamment dans les situations de rencontre avec les publics des savoirs. En ce sens, nous défendons donc l’idée que l’enquête peut ici constituer une entreprise collective à partir de laquelle mettre en pratique une écologie politique des savoirs. Cette dernière consisterait alors à sonder la dimension vivante ou morte des sciences en société, dans l’interstice des lieux de production des sciences professionnelles et dans leurs périphéries.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,028 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».