Bibliographic record
Abstract
Il ne faut pas, lorsqu’on étudie le rap, y voir un seul matériau sociologique et oublier qu’il s’agit d’une création artistique. Toutefois, de nombreux textes, notamment quand ils sont à dimension autobiographique, sont source de connaissance. Les rappeurs produisent en effet, par des récits rimés, du savoir et des analyses sur des lieux, des modes de vie, des situations et des ressentis, souvent rattachés aux mondes et expériences minoritaires. Le traitement et la définition de ces sujets sont généralement réservés aux groupes et individus légitimés à s’exprimer dans l’espace public : politiques, journalistes ou scientifiques jouissent en quelque sorte d’un monopole sur la question, qui s’accompagne d’un rejet des compétences et des savoirs profanes. Les rappeurs semblent alors résister au risque d’aliénation que comporte la délégation de leur expérience ou de leur parole (à un chercheur, par exemple) : parlant par eux-mêmes (et souvent d’eux-mêmes), ils contredisent ou complètent les sociologues, dialoguent avec eux, parfois même s’y associent. Apporter ainsi des éléments de compréhension et d’analyse du monde social dans et par la chanson permet alors de multiplier les lieux de fabrication du savoir, d’en démocratiser la production et la diffusion.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.009 |
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".