Bibliographic record
Abstract
Le monde contemporain est de plus en plus souvent décrit comme un vaste tissu de réseaux, mais comme tel, il est souvent perçu et vécu comme insaisissable. Devant cette image incapacitante, cet article vise à mettre en évidence la dimension potentiellement politique de l’analyse des réseaux, notamment dans ses versions développées en sciences sociales et, plus profondément, de la notion de réseau elle-même. Il s’agit de montrer qu’il peut y avoir là de quoi constituer un projet politique, en l’occurrence appuyé sur le souhait de mieux connaître cet univers réticulaire, mais aussi de pouvoir agir par rapport à lui. Trois étapes sont proposées pour préciser comment peut se construire un tel projet politique. La première vise à déployer une connaissance des réseaux et met en avant l’utilité d’une démarche consistant à les tracer. La deuxième montre les possibilités qu’offre cette connaissance, notamment en permettant de se repérer dans un monde fréquemment décrit comme porté vers une complexité croissante et en aidant, grâce à un degré de réflexivité supplémentaire, à reconstruire des critères de choix de connexions dans ce monde. La troisième s’appuie sur ces points pour inviter à penser les capacités d’intervention dans les configurations réticulaires.
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 | 0.014 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".