La construction locale d’une base transnationale de données en botanique
Bibliographic record
Abstract
Cet article décrit le travail d’une équipe de cinq personnes se consacrant à la numérisation de spécimens de plantes contenus dans un vaste herbier à Montpellier, projet ayant pour objectif la production de données numériques devant être insérées dans une banque de données d’envergure mondiale. Notre analyse descriptive met en lumière, d’une part, l’invisibilité associée aux contraintes d’une infrastructure informationnelle transnationale qui sépare les données de leur lieu de production locale : le travail de ces personnes constitue un travail fantôme, un travail de « petites mains », un travail rendu invisible du fait de l’envergure mondiale du projet qui suppose une standardisation des tâches d’exécution et l’anonymat des exécutants. D’autre part, nous nous interrogeons sur l’importance des valeurs politiques et morales associées à la configuration d’un dispositif sociotechnique cherchant à valoriser à la fois la production scientifique et les individus qui en sont responsables. Enfin, le cas présenté ici donne à voir la transposition en mode numérique de données scientifiques déjà existantes. Cette transformation matérielle restreint certaines possibilités de production des savoirs tout en ouvrant la porte à de nouveaux possibles cognitifs.
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 | 0.018 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.014 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".