Par-delà la dichotomie public/privé : la mise en visibilité des pratiques numériques et ses enjeux éthiques
Bibliographic record
Abstract
La question du caractère privé ou public des données occupe une place centrale dans les débats et discussions autour des enjeux éthiques de la recherche sur les pratiques numériques. Dans le contexte d’un encadrement de plus en plus contraignant des recherches en sciences humaines et sociales au chapitre de l’éthique, mais aussi pour outiller les chercheurs désireux d’y voir plus clair, il nous est apparu nécessaire de nous interroger sur les fondements des discours normatifs en éthique de la recherche en ligne s’appuyant sur la dichotomie public/privé. Nous avançons que celle-ci est peu appropriée pour penser les pratiques numériques et les enjeux relatifs au bien-être des sujets sociaux impliqués dans la recherche. Nous proposons plutôt de considérer le degré de publicité des données recueillies, et de nous préoccuper des torts que l’amplification de cette publicité peut engendrer, qu’elle soit le fait des chercheurs, des acteurs impliqués, ou de tiers. Ce faisant, cet article entreprend de proposer un cadre conceptuel commun pour penser les pratiques des acteurs et des chercheurs.
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 | 0.036 | 0.064 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.042 |
| Scholarly communication | 0.025 | 0.026 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".