Bibliographic record
Abstract
Les agents de recommandation sont des systèmes d’intelligence artificielle qui doivent prédire les préférences des consommateurs à partir des traces d’usages que ces derniers déposent durant leurs activités de navigation. Du point de vue de la littérature, ces agents sont potentiellement dotés d’une efficacité non négligeable. Pour autant, peu de travaux se sont jusqu’ici attachés à comprendre les formes de ce pouvoir d’action. La contribution de cet article sera double. D’une part, il s’agira de rendre compte de méthodes comportementalistes mobilisées par les sciences de gestion pour évaluer et régler la pertinence des agents de recommandation. D’autre part, il s’agira de montrer comment ces méthodes peuvent être utilisées par les sciences sociales, non pas pour dégager des règles de conduite de l’action économique comme le font traditionnellement les sciences de gestion, mais plutôt pour comprendre les modes d’existence des marchés. Nous montrerons en ce sens que l’agent de recommandation constitue un dispositif d’économicisation des activités d’exploration des consommateurs qui, à l’ère des marchés numérisés, participe à l’instauration de nouvelles formes de cadrage cognitif et relationnel.
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 | 0.009 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.016 |
| Open science | 0.003 | 0.010 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.205 | 0.192 |
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".