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Enregistrement W7026803398

Autorégulation épistémique des systèmes sociaux de production de connaissance: le cas de la Banque du Canada

2020· other· fr· W7026803398 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2020
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecentralizationMinistry of Foreign AffairsWestern europe
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La littérature actuelle en philosophie de l’expertise accorde une plus grande attention aux aspects individuels du phénomène qu’à ses aspects sociaux. Le résultat est de rendre insatisfaisantes les méthodes dont dispose une personne profane afin évaluer le niveau de confiance à accorder à des regroupements d’experts (organisations expertes, centres de recherche nationaux, agences de financement, etc.). Le mémoire propose une ébauche de cadre conceptuel permettant d'évaluer rationnellement la confiance que l'on devrait accorder à de telles entités, appelées « systèmes socioépistémiques ». Il est suggéré d’utiliser la capacité d’un système social à contrôler et à corriger les croyances fausses tenues par ses membres, ou « autorégulation épistémique ». Au plan normatif, cette capacité générale se traduit par certaines caractéristiques bénéfiques qui devraient être retrouvées au sein d’un système socioépistémique. Ces caractéristiques sont intégrées au cadre conceptuel à partir de travaux en philosophie, en sociologie et en histoire des sciences. Afin de tester le cadre conceptuel « sur le terrain » et valider son utilité en pratique, il a été choisi de focaliser sur le cas de la Banque du Canada, l'organisation experte qui régule la politique monétaire au pays. Au plan empirique, une grille d’analyse a donc été développée pour opérationnaliser le cadre conceptuel, c’est-à-dire cumuler des observations concernant les pratiques épistémiques au sein de la Banque du Canada. Pour combler le besoin informationnel relatif à cette grille d’analyse, un corpus de documents officiels issus de la Banque du Canada a été moissonné du web, et des techniques de forage de textes ont été appliquées afin d’en extraire les documents pertinents. Bien qu’il faille, pour appuyer les conclusions tirées dans le mémoire, effectuer davantage de recherche avec des méthodes complémentaires, on peut avancer que des tensions semblent exister quant à la préservation de l’équilibre des intérêts cognitifs au sein du système. Celles-ci sont accentuées par des tendances de pilotage de la recherche visant la réalisation d’un agenda « officiel » de recherche pour l’organisation. Au final, bonifier progressivement le cadre conceptuel de l’autorégulation épistémique pourrait permettre d’en faire un guide pratique à l’évaluation, par procuration, du niveau de confiance à accorder à un regroupement expert.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,783

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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