Notice bibliographique
Résumé
C’est à John Collier que l’on doit d’avoir posé les bases de la méthode de l’entretien par photo-élicitation. L’article propose à la discussion la thèse d’une certaine persistance contemporaine d’un double impensé épistémologique présent dans l’argumentaire de John Collier. Il semble en effet que l’on ne se soit pas complètement affranchis aujourd’hui d’une illusion persistante de transparence de l’image photographique tout comme d’une épistémologie positiviste conjuguant dénégation de la relation d’enquête comme relation sociale et persistance d’un idéal d’observateur témoin invisible. Cet article se propose donc, à partir d’une revue de la littérature récente sur le sujet, de rendre compte de la persistance contemporaine de ce double impensé épistémologique concernant l’usage des images photographiques comme support d’entretien dans l’enquête de terrain pour ensuite proposer quelques pistes d’analyse réflexive de ce que faire parler à partir d’images montrées veut dire dans la démarche de recherche, à commencer par les effets induits par la construction sociale des documents photographiques commentés dans la production des données en entretien.
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 | 0,014 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,024 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».