Favoriser la justice cognitive par la recherche collaborative
Notice bibliographique
Résumé
Une part importante de la pratique de la démocratie est la possibilité d’une confrontation des différents cadres d’interprétation de la réalité. Si l’on considère souhaitable une pratique démocratique de l’intervention sociale, il importe de laisser place à l’expression de cette pluralité en reconnaissant et en facilitant l’expression des savoirs professionnels, expérientiels et académiques grâce aux dispositifs de la recherche collaborative. À l’aune d’expériences concrètes de recherche collaborative menées ces dernières années au sein du Centre de Recherche de Bruxelles sur les Inégalités Sociales (CREBIS), nous proposons une réflexion qui porte à la fois sur la façon dont nous, chercheurs, pouvons soutenir l’expression et la formalisation des savoirs professionnels et expérientiels, mais aussi, paradoxalement, sur la façon dont notre intervention peut également contribuer à les minorer, voire à les instrumentaliser.
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 | 0,069 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,126 |
| Communication savante | 0,032 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».