Bibliographic record
Abstract
Comment sont réceptionnés les récits par les lecteurs ? Cet article prétend traiter cette question à partir de l’analyse des formes de réception des publications liées à une enquête sociologique sur les placements d’enfants. L’auteure rend compte d’échanges avec des lecteurs et montre le continuum entre la narration sociologique et les enquêtes menées par les personnes concernées : les récits publicisés appellent d’autres récits. Dans la perspective d’un rapport réversible entre connaissance et reconnaissance, l’article invite à remettre en question le pouvoir des récits pour les lecteurs et le pouvoir des retours des lecteurs pour l’analyse sociologique. Les formes de mobilisation des récits par les lecteurs montrent que la narration sociologique participe au dialogue social en exposant des situations singulières pour mieux les inscrire dans la dialectique du social entre eux et moi ; eux et nous ; avant et aujourd’hui ; ici et là-bas. Les récits donnent du pouvoir collectif quand ils permettent de se relier à d’autres en montrant les logiques afférentes à l’institution du placement et ainsi replacer les responsabilités individuelles dans les responsabilités collectives. D’un point de vue méthodologique, l’expérience-enquête sur les réceptions relève d’une analyse a posteriori des interactions qui ont pris la forme de correspondance numérique, de communication téléphonique, de rencontre virtuelle et réelle.
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 | 0.006 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".