Caractéristiques sociosémantiques des méthodes conventionnelles et alternatives de délibération
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche vise à caractériser les catégories de méthodes de délibération (l’une conventionnelle et l’autre alternative) selon le réseau social et la similarité des discours entre les personnes. Dans le cadre d’un mini-public délibératif réunissant 95 personnes, les centralités de degré, d’intermédiarité et de proximité dans le réseau social et leur centralité dans le réseau sociosémantique ont été mesurées. Les résultats indiquent que les centralités sociale et sociosémantique sont liées. La méthode conventionnelle favorise l’émergence du lien entre la centralité sociale et la centralité sociosémantique, tandis que la méthode alternative favorise l’émergence d’un lien négatif entre ces mesures. Ainsi, en mode conventionnel, cela semble favoriser l’émergence de convergences formulées par les personnes centrales, alors qu’en mode alternatif l’émergence des divergences serait un espace pour l’expression d’un discours distinct de celui des personnes centrales.
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 | 0.039 | 0.083 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".