Filmer, montrer, entendre des savoir-faire. Regards et écoutes croisés dans la médina de Fès
Bibliographic record
Abstract
Filmer, montrer, entendre des savoir-faire. Regards et écoutes croisés dans la médina de Fès. En opérant un retour sur le déroulement d’une enquête ethnofilmique menée auprès des dinandiers de la médina de Fès, cet article s’interroge sur ce qui est initialement apparu comme une contradiction : les travailleurs ont tous accepté la présence de l’ethnologue-cinéaste et de sa caméra dans leurs ateliers, mais ils ne s’impliquaient pas lors des entretiens prenant appui sur les films. Ce texte offre un éclairage sur les décalages pouvant exister entre les discours de ces artisans et la réalité sociotechnique de leur condition, tout en présentant une réflexion sur certaines caractéristiques d’une méthode de recherche ethnographique fondée sur une pratique cinématographique. Afin de s’accommoder d’une situation qu’ils rejettent, les artisans reprennent les termes d’un discours patrimonial idéalisant une réalité socio-économique ; le contexte du travail favorise l’établissement d’une forme de coopération originale entre filmant et filmés ; le refus de procéder à un échange de vues prenant appui sur les films peut être productif dans la compréhension d’un objet de recherche.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".