Faire équipe avec des plantes ? Quatre performances participatives et leurs au-delà
Notice bibliographique
Résumé
« Nous ne sommes pas seuls », et les humains se doivent de découvrir leurs alliances avec les plantes, suggèrent Lena Balaud et Antoine Chopot. Dans les quatre performances étudiées, les spectateurs découvrent des plantes in situ et interagissent avec elles. Mais dans quelle mesure ces formes participatives peuvent-elles s’appuyer sur la participation des spectateurs pour éveiller des imaginaires d’alliances anthropo-végétales, en commençant à les développer durant la performance ? Hypothèse et analyse prennent appui sur quatre dispositifs très dissemblables, deux parcours audioguidés sollicitant les interactions sensibles et poétiques des participants avec des plantes, un troisième qui fictionnalise radicalement les végétaux rencontrés, et un quatrième qui invite les spectateurs à devenir des parlementaires des organismes. Les dispositifs suggèrent des modalités du faire équipe avec les plantes également très variables : d’une sculpture sensible de l’environnement à la guérilla, en passant par l’aménagement de nos villes et même l’instauration d’une démocratie. Mais les vecteurs des alliances sont toujours pluriels, en appelant à la sensibilité, à la transmission d’informations et à l’action, si bien qu’ils semblent se compléter et donner lieu à des expériences marquantes. Ils favorisent divers modes de mises en relation, ainsi que les passages de la cognition ou de l’action aux savoirs incarnés.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».