« Scribe, dé-scription, description : ce que la sociologie de la traduction fait au terrain. À propos d’un dispositif muséographique »
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’interroge sur les conditions de production d’un texte scientifique dans le cadre de la sociologie de la traduction. En recentrant l’analyse sur les opérations performatives des acteurs (humains et non humains) qui construisent leur monde, cette approche originale modifie le rapport du chercheur à son objet de recherche ainsi que le statut du texte scientifique produit : celui-ci est une description, organisée narrativement par le scribe-chercheur, des médiations (opérations d’attribution de cause aux objets) réalisées par les acteurs. Après avoir évoqué certaines « manières d’écrire », qui sont autant de manières de décrire, proposées par les auteurs de ce courant, l’auteure soumet au lecteur une relecture de sa propre production descriptive : la description d’un dispositif muséographique d’immersion simulée, visant à faire ressentir par et dans le texte l’effet du dispositif. Les principes et procédés d’écriture mobilisés sont analysés a posteriori, en vue de mieux cerner la genèse et l’opérativité du texte scientifique, mais également de comprendre le plaisir particulier pris à la lecture ce type de texte.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.062 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".