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Enregistrement W7104462856 · doi:10.71781/21593

Les mises en forme algorithmiques, ruptures et continuités dans la quantification du social

2021· dissertation· fr· W7104462856 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueComputational and Text Analysis Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Statistical analysisStructuralism (philosophy of science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire de maîtrise porte sur les algorithmes de « data mining » et de « machine learning », constitutifs d’un domaine que l’on appelle plus récemment la « science des données ». Pour essayer d’éclairer la portée et la spécificité des enjeux que leur usage soulève dans nos sociétés, il est proposé d’interroger le rapport qu’ils entretiennent avec les fondements et les limites des outils plus traditionnels de la statistique sociale/mathématique, bien documentés en sociologie, à l'égard notamment du « langage des variables » et du raisonnement expérimental « toutes choses égales par ailleurs ». En inscrivant l’approche au croisement de la sociologie de la connaissance et de la quantification, le cadre conceptuel s’inspire de l’épistémologie comparative de Gilles-Gaston Granger, de la « méta-épistémologie historique » de Ian Hacking et de la sociohistoire de la statistique sociale d’Alain Desrosières. Par l’idée de mises en forme algorithmique de la vie sociale, les algorithmes de calcul sont envisagés comme modes d’investigation, partiellement ou complètement automatisés, procédant à des mises en forme et en ordre plurielles et différenciées du social et de ses propriétés. À partir de données de Statistique Canada servant à étayer plus concrètement les formes de connaissances produites et les visées d’objets qu’elles délimitent en termes de possibilités et de contraintes d’expérience, la présente étude de cas entreprend d’examiner le clivage des méthodes « classiques » et « contemporaines » à l’intérieur du cadre supervisé de l’apprentissage. Pour ce faire, trois techniques/familles d’algorithmes sont comparées sous l’angle de leurs opérations d’analyse: 1) les méthodes de régression logistique, 2) les arbres de décision et 3) les forêts aléatoires. L’objectif de cette analyse sociologique théorique comme empirique est d’examiner comment ces approches opèrent certains modes de classification et facilitent ou défavorisent des représentations du monde et de l’individu. Le travail conduit plus généralement à ouvrir quelques pistes de réflexion quant aux rapports de compatibilité et d’incompatibilité des formes de raisonnement du style statistique et probabiliste avec certains états du développement de la sociologie.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0100,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · 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