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Record W1495119164 · doi:10.4000/edc.747

L’entretien itinérant : pour une construction d’un dispositif méthodologique de narration des habitants dans la ville patrimoniale

2008· article· fr· W1495119164 on OpenAlexaff
Anne Watremez

Bibliographic record

VenueEtudes de communication/Études de communication · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Discourse Analysis
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nous souhaitons comprendre ce que veut dire aujourd’hui habiter une ville patrimoniale en questionnant d’une part ce qui se passe entre le chercheur et l’habitant de la ville patrimoniale d’Avignon à travers la parole suscitée lors d’un dispositif d’enquête (l’entretien itinérant) ; et d’autre part montrer que l’habitant est ainsi à la fois et en même temps un pratiquant ordinaire de la ville qui s’approprie l’espace ; un usager qui se distingue selon les pratiques et les fréquentations qu’il a de l’espace et un citoyen qui se pose en responsable de la question humaine. Nous interrogeons l’ensemble des relations qui s’établissent entre le chercheur et l’habitant dans une attitude réflexive : qu’est-ce qui se joue dans la médiation du dispositif méthodologique effectué dans la ville patrimoniale ? Quels types de relations, quels rôles se mettent en place dans l’économie de l’entretien itinérant ? En quoi l’ensemble de cette réflexivité permet de comprendre ce que veut dire habiter une ville ? La première partie s’attache à discuter épistémologiquement la notion d’habitant. Il s’agit de clarifier ici ces notions utilisées dans des disciplines aussi diverses que la géographie, la philosophie, la sociologie. La seconde partie explique comment le chercheur a fait émerger la parole de l’habitant sur sa pratique de la ville au moyen d’un dispositif méthodologique de narration : l’entretien itinérant. La mise en œuvre de celui-ci, co-construction du chercheur et de l’habitant, permet de repérer l’ensemble de relations qu’il est intéressant de mettre à jour. Elles vont de l’expertise au partage d’émotions.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.532
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.051
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.241 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations9
Published2008
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