Introduction. Vigilance ethnographique et réflexivité méthodologique
Bibliographic record
Abstract
L’ethnographie est une démarche d’enquête adoptée par une multiplicité de disciplines. Elle ne se réduit pas à un ensemble de techniques et d’instruments, mais renvoie à une démarche globale qui rend cohérent un travail de terrain, un questionnement de recherche progressif et la production de connaissances (Laplantine, 2005). Son intérêt est peu contesté et, mieux, sa plus-value méthodologique est largement reconnue, notamment parce qu’elle articule, selon des combinaisons variables, observations, entretiens et recherches documentaires (Cefaï, 2003; Lapassade, 2001; Spradley, 1979). De fait, l’ethnographie est généralement valorisée depuis les grandes enquêtes des chercheuses et chercheurs attachés à la tradition de Chicago : elle a fait ses preuves sur de nombreux terrains, où elle a permis de produire des résultats stimulants et de renouveler interprétations et théorisations (Cefaï, 2010). Plus récemment, elle a fait l’objet d’un intérêt renouvelé en raison de la position « privilégiée » de l’ethnographe sur le terrain, qui lui permettrait de repenser les catégories qui ont traditionnellement dominé pour mieux comprendre et expliquer les phénomènes relevant de la modernité (Weber, 2009). [premières lignes]
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 | 0.030 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.004 |
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".