Des émotions aux représentations : collecter des informations sur le vécu et les ressentis à partir d’un jeu sérieux
Notice bibliographique
Résumé
Cet article émane de travaux menés dans le cadre d’un projet de recherche de sciences participatives (Expo’ped, 2019-2023), incluant des personnes âgées habitant une ville de banlieue parisienne (Ivry-sur-Seine, environ 60 000 habitants). L’objet du projet concerne l’étude des pratiques piétonnes quotidiennes en lien avec l’exposition à la pollution atmosphérique, mesurée et ressentie par les personnes âgées elles-mêmes. Dans le protocole de recherche mis en place, plusieurs techniques de collecte de données ont été combinées dont un traceur GPS pour le suivi des déplacements et des micro-capteurs pour la mesure objective de polluants de l’air (gaz et particules fines). Quant aux ressentis, un jeu sérieux a été conçu de manière à favoriser l’expression des personnes impliquées au sujet de leur vécu. Ce jeu repose sur la cartographie d’émotions ressenties dans les espaces urbains pratiqués au quotidien en tant que piéton.nes. Les points forts de cet outil, la présentation des résultats obtenus et les limites rencontrées constituent le fil directeur de notre analyse.
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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».