Bibliographic record
Abstract
Cet article revient sur les enjeux phénoménologiques, à la fois épistémiques et méthodologiques, soulevés par la recherche scientifique lorsque celle-ci s’intéresse au(x) vivant(s). Cent cinquante ans après A.R. Wallace et la publication de sonMalay Archipelago (1855) (dont je problématise ici un certain rapport à l’animal), j’offre une série d’éléments étho-ethnologiques issus d’un travail de terrain mené sur l’île de Bornéo au contact d’une communauté scientifique chargée de modéliser les logiques adaptatives d’espèces animales en situation de changements écologiques profonds. En actualisant le concept d’Umwelt, je défends l’argument suivant : la multiplicité de mo(n)des perceptifs impliquée dans l’enquête ethno-éthologique oblige à reconsidérer la simple appartenance taxonomique des organismes vivants au profit d’une diversité de registres interactionnels qui, productifs et co-constitutifs, sont ceux de la vie partagée et de ses prolongements transformationnels. En déplaçant de la sorte la focale du travail ethnographique depuis la prise en compte d’entités (pré)constituées – humains/animaux – vers celle de leur (co)constitution – humanimalités –, j’insiste sur l’importance des processus informationnels et communicationnels qui donnent forme à la vie et vie aux formes. C’est ainsi que je me demande, non pas ce que pourrait être une phénoménologie de l’animal ou encore une phénoménologie animale, mais plutôt ce que le partage d’une réalité phénoménologisable produit de rapports différentiels (notamment épistémiques) entre organismes vivants.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 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".