Bibliographic record
Abstract
Cette contribution explique comment, avec des résidents d’un complexe de logements sociaux de Montréal et d’autres partenaires, nous avons tenté d’ajouter d’autres représentations de leurs réalités quotidiennes aux imageries, conceptions et stéréotypes véhiculés à leur propos dans des espaces médiatiques généralement occupés par des personnes expertes qui parlent sur et pour eux. Plus précisément, je détaille le premier de quatre volets d’une « infrastructure de visibilisation » codéveloppée ensemble entre 2008 et 2010 pendant ma recherche doctorale, volet qui s’est appuyé sur le digital storytelling . Pour ce faire, je définis d’abord la visibilisation comme concept opératoire distinct de la visibilité qui peut potentiellement générer de la reconnaissance. Ensuite, je présente l’avènement et les particularités du digital storytelling de même que sa pertinence ethnographique. Finalement, j’illustre les manières avec lesquelles nous avons « travaillé » la visibilisation au sein d’une infrastructure où le digital storytelling est devenu autant un outil d’expression et de reconnaissance qu’une méthode et une posture de recherche.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 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".