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Record W2805365182 · doi:10.3917/rips1.057.0133

Écrire les objets / Laisser les objets s’écrire

2018· article· fr· W2805365182 on OpenAlexaff
Nicolas Bencherki

Bibliographic record

VenueRevue internationale de psychosociologie et de gestion des comportements organisationnels · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-AppalacheUniversité TÉLUQ
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les appels se multiplient à « positionner » la connaissance que produit le chercheur qualitatif, l’invitant à davantage de réflexivité (Harding, 1991 ; Rose, 1997). Cette « positionnalité » est présentée comme une démarche éthique, prémunissant le ou la chercheur(e) contre la tentation d’imposer ses propres catégories ou formes de connaissance aux gens qu’il ou elle étudie. En effet, la recherche doit être un espace, laissant toute la place à la voix des sujets de la recherche (Nagar-Ron et Motzafi-Haller, 2011 ; Spivak, 1988). Cependant, qu’en est-il des chercheurs qui étudient des choses, et non pas des gens ? Quelle voix peut-on recueillir lorsque l’on n’a pas des sujets, mais bien des objets, comme participants à la recherche ? Quelle responsabilité éthique le chercheur a-t-il envers les objets ? Poursuivant la pensée de Bruno Latour (1994) sur l’interobjectivité, je propose que le chercheur « objectif » n’est pas celui qui fait fi de l’impératif de positionnalité et de l’invitation à laisser ses participants exprimer leur voix. Au contraire, le chercheur objectif est celui qui donne voix aux objets, qui cherche des modalités d’expression qui leur sont propres, évitant ainsi, lui aussi, d’imposer ses catégories à ses participants. Ce texte souhaite mettre en évidence que des stratégies existent déjà pour faire parler les objets, que peut emprunter la recherche qualitative.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.266
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.380
GPT teacher head0.476
Teacher spread0.096 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
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

Citations1
Published2018
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