risque inductif et les valeurs sociopolitiques : perspectives pour le transfert de connaissances
Notice bibliographique
Résumé
Dans le cadre de leur travail, les scientifiques sont confrontés à une multitude de choix éthiques influencés par leurs valeurs sociales, politiques, morales et culturelles. Alors que l’existence de certains de ces choix éthiques est relativement évidente, d’autres choix incorporent des considérations éthiques de façon moins apparente. L’un de ces types de choix émerge dans ce que les philosophes des sciences nomment des situations de risque inductif, où l’incertitude inhérente quant à la bonne (ou « objective ») conclusion à tirer, ou interprétation à faire, des données pousse les scientifiques à s’appuyer sur leurs valeurs sociales, politiques, morales et culturelles pour effectuer certains choix méthodologiques. Les situations de risque inductif ne se limitent pas au contexte de la recherche : les personnes courtières de connaissances y sont également confrontées. Cet article présente le concept de risque inductif et résume certaines de ses implications pour le transfert de connaissances. Le risque inductif soulève des enjeux à propos de l’objectivité de la science et du transfert de connaissances, et de l'influence légitime ou illégitime de la science et du transfert de connaissances sur la prise de décision dans une société démocratique, où les scientifiques ne se font pas élire par les citoyens et citoyennes, mais exercent néanmoins une influence importante sur les politiques publiques. Cet article vise à familiariser la communauté de recherche et de pratique en transfert de connaissances avec ces enjeux que pose le risque inductif, avec l’espoir que la conscientisation et la réflexivité constituent un premier pas en vue d’aborder ces questions.
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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 | 0,023 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,042 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».