Préserver la durabilité des pratiques informationnelles des acteurs de l’architecture éco-constructive : des pratiques informationnelles à une mémoire collective de travail
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette contribution sera de poser les prémisses d’une organisation de la durabilité des pratiques informationnelles en contexte professionnel. Nous tenterons de dégager quelques éléments clefs à prendre en considération pour concevoir l’accompagnement de la durabilité des pratiques informationnelles en contexte professionnel. Pour ce faire, cette contribution croisera un travail d’analyse d’un corpus sur la question fondamentale de la durabilité, avec un ensemble d’éléments que nous avons recueillis lors d’entretiens et d’analyses des systèmes d’information chez les architectes aquitains spécialisés en éco-construction. En effet, les acteurs aquitains du secteur de l’architecture éco-constructive (architectes, ingénieurs, fournisseurs, constructeurs, etc.), bien qu’ayant des pratiques informationnelles affirmées, organisent et conservent l’information de manière encore rare, sporadique, parfois même hasardeuse et fragmentée. Nous serons alors amenés à suggérer dans cette double approche pragmatique et théorique, un schéma de durabilité pour faciliter l’émergence puis le maintien de pratiques informationnelles durables. La question notamment de la constitution d’une mémoire numérique de travail, inscrivant leurs pratiques informationnelles autour des principes de durabilité, de stabilité et de transférabilité, sera évoquée.
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 | 0.012 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".