Bibliographic record
Abstract
Ce texte propose une réflexion sur ce que sont les spécificités de l’enquête de terrain menée dans Internet ou prenant pour objet des usages des communications électroniques. Discutant l’argumentation développée par plusieurs auteurs sur la singularité et la nouveauté de ce contexte d’enquête, l’auteure soutient que ce n’est pas tant le contexte lui-même qui rendrait nécessaire l’innovation méthodologique, mais que ce sont plutôt les regards portés sur ce contexte et la réification d’un cyberespace pensé comme univers parallèle et distinct du « réel » qui ont mené plusieurs auteurs à tenir pour acquis que le contexte électronique constituait un terrain radicalement différent des autres et appelant l’innovation méthodologique. L’auteure souligne le fait que les réflexions sur ce contexte d’enquête font couramment abstraction de la diversité et de la pluralité des objets d’étude relatifs à ce contexte, de même que de la pluralité des démarches et des postures disciplinaires qu’on trouve dans ce champ de recherche. En outre, elle souligne la nécessité de distinguer le contexte de l’enquête et l’objet de recherche pour mieux comprendre ce qui caractérise différents types de démarches.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".