For a General Theory of Scholars–Digital Tools Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Despite the growing prevalence of digital tools in humanistic research, we do not have a comprehensive theory of how these digital media and technologies affect and warp our research processes and outputs. The shift away from analog methods and towards digital tools is rapid and overwhelming, but even then, only a handful of these tools have been theorized as research practices. In the meantime, new technologies continue to shape, limit, and enable research: software, hardware, databases, and algorithms are not politically neutral objects, and they impact our epistemic horizon. We make the case that a general theory of digital tools in humanities research is necessary (and even overdue). Such a theory would be a shared set of principles and rules, to ascertain the effects of any given specific technological assemblage on a given community of practice. We further posit that digital tools are following a fast naturalization process, and that collaboration is necessary to avoid epistemic blind spots and to cover the various ways in which humanists relate and use digital tools. This article attempts to fill these gaps in three steps: it first demonstrates that today’s knowledge production occurs within an epistemic horizon shaped by digitality, even, or especially, outside digital humanities. Secondly, it recognizes the value of a plurality of phenomenal research experience with digital tools and establishes a method to visualize this diversity. Finally, it proposes a framework to integrate different forms of expertise and knowledge to create a collaborative theory of scholars–digital tools interactions. This framework, a protocol dubbed a plurilogue, is a nine-step process to foster acculturation and collaboration, which could be used on many other questions than the one covered in the current article. Malgré la prévalence croissante des outils numériques dans la recherche en sciences humaines, nous ne disposons pas d’une théorie complète sur la manière dont ces technologies influencent et modifient nos processus et résultats de recherche. La transition des méthodes analogiques vers les outils numériques est rapide et omniprésente, mais seuls quelques-uns de ces outils ont été théorisés en tant que pratiques de recherche. Pendant ce temps, de nouvelles technologies continuent de façonner, limiter, transformer et permettre la recherche : les logiciels matériel informatique (hardware), bases de données et algorithmes ne sont pas politiquement neutres, et ils ont des impacts importants sur notre horizon épistémique. Nous soutenons qu’une théorie générale des outils numériques dans la recherche en sciences humaines est nécessaire (et se fait attendre depuis trop longtemps). Une telle théorie consisterait en un ensemble partagé de principes et de règles permettant de déterminer les effets d’un assemblage technologique donné sur une communauté de pratique donnée. Nous affirmons également que les outils numériques suivent un processus rapide de naturalisation, et que la collaboration est nécessaire pour éviter les angles morts épistémiques et couvrir les diverses manières dont les humanistes se rapportent aux outils numériques et les utilisent. Cet article tente de combler ces lacunes en trois étapes : il démontre d’abord que la production de connaissances aujourd’hui s’inscrit dans un horizon épistémique façonné par la digitalité, même, ou surtout, en dehors des humanités numériques. Ensuite, il reconnaît la valeur d’une pluralité d’expériences phénoménologiques de recherche avec des outils numériques et établit une méthode pour visualiser cette diversité. Enfin, il propose un cadre permettant d’intégrer différentes formes d’expertise et de savoir afin de créer une théorie collaborative des interactions entre les chercheurs et les outils numériques. Ce cadre, un protocole appelé plurilogue, est un processus en neuf étapes destiné à favoriser l’acculturation et la collaboration, qui pourrait être appliqué à de nombreuses autres questions que celle abordée dans cet article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».