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Record W2564978026 · doi:10.7202/1037720ar

Ce que la bande dessinée nous apprend de l’écriture sociologique

2016· article· fr· W2564978026 on OpenAlexvenueno aff
Pierre Nocérino

Bibliographic record

VenueSociologie et sociétés · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Discourse Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La bande dessinée est un outil largement utilisé pour la diffusion des savoirs scientifiques vers un public élargi. Si la bande dessinée a été mobilisée dans plusieurs initiatives visant à vulgariser la sociologie, il est possible d’accentuer la collaboration entre ces deux disciplines. La bande dessinée s’apparente effectivement à une écriture spécifique, comparable et substituable à l’écriture textuelle classiquement utilisée en sciences sociales. Plus que de la vulgarisation, il est possible de s’essayer à une véritable sociologie dessinée. À partir d’une expérimentation de retranscription d’observations ethnographiques en bande dessinée, l’article décrit en quoi le changement de médium dans la restitution d’enquête nécessite une adaptation de la part du chercheur, qu’il soit auteur (soumis à de nouvelles règles d’écriture) ou lecteur (se heurtant à des informations inhabituelles). L’usage de la bande dessinée dans un texte universitaire, en bouleversant les habitudes d’écriture et de lecture, permet donc des gains de réflexivité importants sur chacune des étapes de l’enquête (récolte, analyse et restitution des données). Plus généralement, cette expérience incite à s’interroger sur l’intérêt qu’auraient les chercheurs à assumer la dimension narrative de leurs textes universitaires, notamment en vue de s’assurer la compréhension (et donc l’évaluation) par leurs pairs.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.023
Threshold uncertainty score0.077

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0060.010
Scholarly communication0.0090.009
Open science0.0010.005
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.005

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.

Opus teacher head0.174
GPT teacher head0.428
Teacher spread0.254 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations20
Published2016
Admission routes1
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