Bibliographic record
Abstract
Quelles sont les étapes qui permettent à un coquillage collecté dans les fonds marins du sud de Madagascar de devenir un objet « scientifique » ? Quelles sont les traductions-circulations qui donnent une nouvelle vie à un mollusque dans des collections, à l’autre bout du monde ? Contrairement à l’idée que la science se produit exclusivement en laboratoire et à travers le jeu exclusif des abstractions, l’article décrit les processus de collecte à grande échelle initiés par le Muséum National d’Histoire Naturelle, qui construisent méticuleusement la base taxonomique de la biologie marine, en manipulant d’intenses flux de spécimens matériels. Cinq dimensions de cette circulation sont précisément analysées : circulation géographique entre six localités (du lieu de collecte aux collections) qui dessinent une sorte de laboratoire distribué, série de manipulations par des individus variés et diversement instrumentés, transferts successifs de contenants permettant de confiner-séparer-emboîter, agrégation progressive d’informations accompagnant le spécimen permettant d’établir sa nouvelle carte d’identité, et enfin, multitude d’accidents de parcours possibles qui bouleversent ces trajectoires linéaires. La complexité de cette chaîne sera largement invisible, alors que cette dynamique field to lab dessine une forme importante de scientifisation.
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 | 0.059 | 0.077 |
| 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 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.018 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.008 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
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".