Bibliographic record
Abstract
Cet article esquisse le parcours de l’utilisation du témoignage depuis son avènement afin de mieux saisir et d’ancrer historiquement et socialement la composante interrelationnelle intrinsèque du témoignage. Il montre que la compréhension de la définition et de l’utilisation du témoignage à travers le temps permet d’effectuer un déplacement d’un historique du témoignage – des phases répertoriées pendant des périodes historiques données sur la manière de diffuser de la connaissance – à une éthique du témoignage – l’importance d’appréhender les manières d’être en relation selon les périodes où se vivent les témoignages. Ainsi, si les contextes et les enjeux diffèrent, la redéfinition des valeurs, des normes, des émotions et des impacts des manières d’entrer en relation autour du témoignage constitue une des composantes transversales du témoignage à travers l’espace‐temps. Par ailleurs, en esquissant la genèse de la relation testimoniale intersubjective, nous profilerons également celle de la relation à l’interculturalité à travers les époques; d’un communautarisme protectionniste nous en sommes, nous décrirons, maintenant à des tentatives de communautés élargies solidaires au sein desquelles les médias de masse et sociaux accentuent cette possibilité « d’être en relation ».
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".