Pratiques ethnographiques dans dessociétés lettrées : l’entrée sur le terrain etla recherche impliquée en milieuxcommunautaires
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est de contribuer aux discussions méthodologiques sur la cohérence interne de pratiques ethnographiques dans des sociétés lettrées et d’ouvrir quelques pistes pour l’entrée sur le terrain et la recherche impliquée en milieux communautaires. Après avoir tracé à grands traits l’histoire de l’ethnographie et rappelé l’origine des recadrages méthodologiques en cours, l’auteure présente quelques-uns de ces recadrages, en les illustrant d’exemples tirés d’une recherche sur la culture de l’écrit d’organismes communautaires québécois oeuvrant en insertion de jeunes adultes peu scolarisés. Elle présente la référence implicative (Kohn et Nègre, 1991) et s’appuie sur la triade « donner-recevoir-rendre », développée par Marcel Mauss, pour approfondir la compréhension de l’implication. L’auteure porte une attention particulière à l’entrée sur le terrain en lui donnant une interprétation large qui tient compte de l’ethnographie du proche où les ethnographes franchissent régulièrement le seuil de l’extérieur vers l’intérieur et de l’intérieur vers l’extérieur. Elle ouvre quelques pistes de réflexion sur le rôle de l’écrit dans l’entrée sur le terrain et dans l’implication soutenant que dans les sociétés pluriculturelles la culture de l’écrit n’est pas la même pour tous les groupes sociaux.
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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 | 0.023 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.033 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".