Interroger la « vie sociale des méthodes » dans les approches critiques de la sécurité : expertise et enquête sur les questions de sécurité européenne
Bibliographic record
Abstract
Une promiscuité grandissante s’installe entre les chercheurs d’une part, les experts, les bureaucraties privées et publiques impliquées dans la conduite des politiques de sécurité de l’Union européenne (UE) d’autre part. Dans le cadre de la mise en perspective plus générale des discussions sur la méthodologie parmi les approches critiques de la sécurité proposée par le numéro, cet article tire profit de l’appropriation de la « vie sociale des méthodes » par les études critiques de sécurité pour ouvrir deux chantiers de réflexion imbriqués. Le premier interroge la promiscuité et l’enrôlement des chercheurs en sciences humaines, politiques et sociales dans les politiques européennes de sécurité non pas seulement comme limite des recherches ainsi menées, mais comme méthode spécifique d’accès et d’analyse. C’est ici plus précisément l’identification du chercheur comme « expert » à divers titres par les agents des arènes gouvernementales européennes qui est en discussion, et l’expertise comme méthode de recherche, entendue comme méthode d’accès spécifique et d’analyse. Le second chantier ouvert dans cet article consiste donc à interroger, plutôt qu’à adopter sans réserves, l’appropriation de la « vie sociale des méthodes » dans la recherche critique sur la sécurité. Cette appropriation se doit en particulier d’éviter de discourir sur et de la méthode en tant que telle, et traiter des méthodes au concret.
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 | 0.140 | 0.124 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.068 |
| Scholarly communication | 0.027 | 0.028 |
| Open science | 0.004 | 0.013 |
| Research integrity | 0.010 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".