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Record W217047219 · doi:10.4000/dht.526

Quand l’ingéniosité de l’utilisateur tire profit de l’ingénierie industrielle

2009· article· fr· W217047219 on OpenAlexaboutno aff
Anne Marie Guenin

Bibliographic record

VenueDocuments pour l histoire des techniques · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

« On a énormément écrit sur l’agriculture - une manie déjà raillée par Voltaire. Je ne sache pas qu’on ait écrit grand-chose sur l’inventivité des paysans et encore moins sur leur inventivité dans le domaine technique. Peut-être parce qu’en dépit de tous ses changements, notre société continue à les regarder comme des objets plutôt que comme des sujets »François Sigaut, « Préface », dans Anne-Marie GueninMachinisme et bricolages, Paris, Inra/Msh, 2003Inhérente à la production industrielle, l’ingénierie en machinisme agricole a fini par occulter (ou continue à nier ?) l’ingéniosité de l’utilisateur des matériels agricoles standard. Une étude ethnologique menée en Bourgogne démontre pourtant la place importante – pour ne pas dire stratégique – que tient cette ingéniosité de l’utilisateur. En effet, en complétant l’ingénierie, elle permet, en autres, d’adapter les outils et machines standards aux spécificités locales. Ainsi, par un bricolage mené à bon escient, l’agriculteur peut faire montre, outre d’une capacité de créativité en machinisme agricole indéniable, d’une certaine métis et de beaucoup d’habilités et de savoir-faire en techniques agricoles. Les innovations observées sur le terrain bourguignon vont de la simple adaptation du matériel standard aux contingences locales à l’invention pure et simple. Résultant toutes de bricolages, ces innovations sont également le fait de contingences extrinsèques à leur réalisation matérielle et dont la diversité et l’enchevêtrement des modalités remettent en cause l’idée même de déterminisme technique.En substance, un élément d’un corps technique bricolé peut tout à la fois singulariser ce dernier et être fonctionnel. Nous pouvons même avancer que c’est le combiné de ces deux caractères, pourtant exclusifs au regard des principes théoriques de l’anthropologie des techniques classique, qui est le garant de la réussite de ces créations techniques comme tend à le démontrer l’article avec quelques exemples.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.038
Threshold uncertainty score0.076

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0040.006
Scholarly communication0.0110.005
Open science0.0010.002
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0210.007

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.

Opus teacher head0.042
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.242 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2009
Admission routes1
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