Introduction au concept d’acte cybercartographique : genèse d’un atlas cybercartographique
Bibliographic record
Abstract
La cybercartographie a pour ambition de repenser la manière d’appréhender la cartographie sur Internet. Elle correspond à une approche interdisciplinaire qui se caractérise notamment par la combinaison d’innovations technologiques et de réflexions critiques relatives aux fonctions sociales des cybercartes. Cette approche novatrice est introduite dans cet article à travers la présentation de la genèse d’un atlas cybercartographique de l’Antarctique. Cette présentation permet tout d’abord d’illustrer les principales caractéristiques des atlas cybercartographiques : multi sensorialité, interopérabilité, évolutivité et modularité. Elle permet ensuite d’amorcer une réflexion sur la nécessité d’envisager la cybercarte en tant qu’artefact, c’est-à-dire en tant que résultante d’un processus complexe et subjectif. L’intégration de ce processus, c’est-à-dire de la genèse, dans l’artefact cybercartographique est plus spécialement discutée en s’inspirant de travaux comparables menés dans le domaine des arts et notamment dans celui de la photographie. Le concept d’acte cybercartographique est alors proposé pour signifier qu’il ne nous est plus possible de penser l’artefact cybercarte sans intégrer l’acte dont il découle.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.004 |
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".