Bibliographic record
Abstract
Que faire des objets usés qui ont accompagné notre quotidien, des objets que l’on ne souhaite plus conserver mais que l’on se refuse à jeter ? Après un temps d’usage et d’usure, se pose la question de leur devenir et par là, celle de leur transmission. Ce texte porte sur l’analyse de ventes, de ce qui en Suède, se nomme les Loppis. Situées en milieu rural, ces ventes sont effectuées durant l’été par des particuliers qui proposent leur vieux objets à vendre pendant plusieurs jours, voire semaines, dans leur grange ou leur jardin. Comparables aux ventes de garage en Amérique du Nord, aux vide-greniers ou brocantes en Europe, les Loppis ont la particularité d’engager les acheteurs à la recherche hasardeuse des lieux où elles se trouvent. Cette logique circulatoire et incertaine conduit à des échanges, des partages – d’espaces (on vient chez les gens) et de paroles (on parle avec eux) – qui tendent à se substituer à un échange monétaire. Les objets s’y échangent pour peu d’argent. Ils sont davantage transmis que vendus. Ainsi est assuré un devenir à des objets dont le travail de conservation se trouve délégué à un autre, de passage.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 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".