Décider en temps réel : une activité située et distribuée mais aussi disloquée
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous analysons la manière dont des opérateurs d’urgence dans un centre de répartition des appels 911 prennent des décisions en temps réel. L’objectif poursuivi consiste en la description du processus de décision en train de se faire . Il s’agit alors de rendre compte de la génération de sens dans une situation où des individus parlent, confrontent leurs points de vue, mobilisent des objets, etc. C’est à partir d’un exemple concret que nous allons souligner les modes de pensée et d’action que construisent conjointement des individus amenés à travailler ensemble et devant prendre une décision en commun. Plus spécifiquement, nous montrons en quoi une décision est à la fois locale (inscrite dans l’ici et maintenant de l’interaction) et « disloquée ». C’est-à-dire comment des « actants hétérogènes » extérieurs à la scène interactionnelle (au local de l’interaction) y sont actualisés, présentifiés, et participent à l’interaction de telle sorte que ce qui s’y passe relève tout autant d’autres lieux dans le temps et dans l’espace que de l’ici et maintenant, d’où la dis location.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".