Misrepresenting Methodology: A Critique of Epistemological Engineering in Social Science Research
Notice bibliographique
Résumé
Among the most pervasive issues currently debated in the social sciences pertains to scientific misconduct. The discourse on scientific misconduct has burgeoned in the last three decades and has come to permeate multiple arenas, including academia, industry, and public policy. While interest in this area has imparted critical insights into understanding and regulating the phenomenon, some commentators have argued that it is time to expand the scope of what acts precisely qualify as scientific misconduct—beyond its conventional definition that conflates the term with fabrication, falsification, and plagiarism. In responding to this line of critique, this article focuses on a neglected aspect of scientific misconduct, though one which is particularly prevalent in social science research—namely, the case of researchers offering disingenuous claims related to a study's methodology. To explicate how this form of misconduct in science materializes into action, this article revisits Bruno Latour's careful tracing of scientists in laboratories. Through his analysis, Latour captures the disjuncture in the rhetoric and the practice of methodology in empirical research. Integrating Latour's critique with the concept of agential realism, we present one philosophically grounded avenue by which to resolve this form of scientific misconduct in future social science research.
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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 | 0,306 | 0,352 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,286 |
| Communication savante | 0,034 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».