Notice bibliographique
Résumé
Cet article vise, à partir d’un récit à la première personne de ma propre expérience de terrain − en tant que jeune femme et doctorante en géographie à l’époque – auprès des Wayúu, peuple autochtone matrilinéaire, au Venezuela (2011-2013), à interroger les conditions temporelles, épistémiques et méthodologiques qui orientent les chercheur·e·s et façonnent la recherche. Plus précisément, il défend l’idée que l’ensemble des temps susceptibles de composer une recherche − temps de définition de l’objet d’étude, d’accès au terrain, des Autres sur le terrain, temps « morts » et temps d’attentes, des « bricolages » méthodologiques, des allers-retours, de la réflexivité, des doutes, de la restitution − participent à produire des savoirs scientifiques. Ces temps, plus ou moins longs et contraignants pour les chercheur·e·s se mêlent sans conteste à leur trajectoire personnelle et à leur subjectivité qui influencent, en retour, la manière dont ils/elles vivent, pensent ou interprètent le terrain. De même, ils/elles peuvent être affecté·e·s par une pluralité de facteurs extérieurs relatifs aux contextes et aux conditions dans lesquels leur recherche se déploie (géopolitiques, socioculturels, linguistiques, sensibilité du sujet étudié), ainsi que par les attentes et les injonctions du système académique qui s’accommode parfois mal aux temps de l’enquête. Dès lors, comment raconter les coulisses et les expériences des temporalités du terrain – souvent passées sous silence – qui imprègnent inévitablement les résultats de recherche ?
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».