L’involution géographique : des données géosociales aux algorithmes
Bibliographic record
Abstract
Les données géolocalisées émanant du web social suscitent actuellement un vif intérêt chez les géographes. Certains voient en elles un potentiel indéniable pour la recherche académique. D’autres, en revanche, se contentent d’émettre des réserves quant à leur réelle utilité. Je soutiens pour ma part que les bénéfices que nous pouvons tirer de leur analyse sont très minces, voire inexistants ; pour peu que l’on considère l’espace non pas comme une simple étendue, mais comme un véritable contenu de la relation sociale. Trois arguments que j’explicite ici me poussent à formuler une telle affirmation : les « données » « géosociales » sont (1) fabriquées de toute pièce par des sociétés privées dont l’objectif premier est d’engranger des capitaux, (2) dépourvues de contexte et de ce fait (3) uniquement interprétables en termes de position.
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 | 0.014 | 0.065 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.004 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".