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Enregistrement W4386527771 · doi:10.7202/1105101ar

Des logiques militantes et productives en tension ?

2023· article· fr· W4386527771 sur OpenAlexvenueno aff
Bérangère Véron

Notice bibliographique

RevueLien social et Politiques · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article entend nuancer une thèse mise en avant par de nombreux travaux sur les coopératives alimentaires, qui souligne les tensions entre leurs objectifs militants et productifs. En mobilisant les données d’une enquête ethnographique réalisée à Paris sur une période de deux ans, et en s’appuyant sur le modèle de l’articulation contingente segmentée proposé par Giry et Wokuri (2020), l’article montre que ces tensions sont loin d’être unanimement perçues « de l’intérieur ». À travers l’exemple de la politique d’achat et de vente de la coopérative étudiée, nous montrons que l’articulation de ses objectifs militants et productifs, telle qu’elle transparaît dans les discours des enquêtés, est bien contingente et segmentée. La politique d’achat et de vente est ici déclinée en trois segments : la politique tarifaire de la coopérative, le choix des produits, et le fonctionnement hybride du magasin. La première partie montre que pour chacun de ces trois segments, les coopérateurs ont des points de vue hétérogènes sur les rapports entre rendements militants et productifs, ceux-ci étant tout aussi bien décrits comme divergents, convergents ou indépendants. La seconde partie montre que les perceptions des coopérateurs, et plus largement leur engagement dans la coopérative, sont partiellement stabilisés à travers diverses activités de régulation (Le Velly, 2017). La conclusion souligne que se pencher sur la manière dont les coopérateurs définissent « ce qui compte » pour eux permet de nourrir une réflexion plus large sur la pérennité des initiatives alternatives qui se montent actuellement, et sur le potentiel d’essaimage des coopératives.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0130,035
Communication savante0,0200,028
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,283 · 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
Publié2023
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