Le projet Magic Ring : expérimentation d’une méthode de recueil de données quali-quantitatives dans Second Life
Bibliographic record
Abstract
Le monde virtuel de Second Life peut être considéré comme un véritable terrain d’expérimentation en ligne qui permet de concevoir et de tester des méthodes de recherche. Cet article revient sur la genèse d’un outil de tracking, la Magic Ring, développé dans le cadre d’une recherche sur les pratiques spatiales des avatars dans Second Life. L’auteur détaille le raisonnement théorique et méthodologique ayant mené à la conception de cet outil qui collecte des millions de données très précises, pour un large échantillon de sujets. Ces données sont qualifiées de données « quali-quantitatives ». L’auteur explique alors que l’analyse de ces données nous invite à revisiter la théorie sociale de Gabriel Tarde, récemment reprise par Bruno Latour (Latour et al., 2013), depuis que certains logiciels permettent de les visualiser et de naviguer parmi elles. Il revient enfin sur les limites rencontrées lors du projet Magic Ring.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".