Notice bibliographique
Résumé
Le présent article traite la question suivante : comment introduire l’éthique du care dans l’enquête de terrain ? Il propose une démarche à la fois réflexive et applicative accompagnant le chercheur ou la chercheuse dans les différentes étapes de son enquête de terrain, en l’éclairant à partir de ma propre enquête de terrain. Il présente notamment la façon dont on peut appliquer des pratiques du care à une méthode d’enquête jusque dans son format de restitution à travers l’écriture de portraits d’enquêté·e·s. Il met en exergue en quoi l’introduction d’une éthique du care dans l’enquête de terrain permet de mieux appréhender certains objets de recherche, parfois invisibles aux yeux de ceux et celles qui n’y prêtaient pas attention, comme ici le travail du care en professions animalières, dont certaines caractéristiques propres au travail du care prodigué à des animaux dits de compagnie ont pu être définies. Enfin, il montre que penser l’éthique du care comme un mode d’enquête est non seulement faisable, mais aussi souhaitable, pour prendre au sérieux notre responsabilité en tant que chercheur·euse, vis-à-vis de nos enquêté·e·s, de nos pairs, de nos étudiant·e·s et de toutes les personnes invisibles. Ce texte illustre une démarche de recherche mobilisant le care à la fois comme objet de recherche, épistémologie et posture de recherche, dans une volonté de cohérence entre valeurs morales, déontologie et actions scientifiques.
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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,029 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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.
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 ».