Ethnographie du verbe et ethnographie du signe : autour de l’abduction de Peirce et de la question de l’expérience d’observation en sociologie
Bibliographic record
Abstract
Cet article aborde la question de l’observation et du travail de terrain, à partir de la construction de liens heuristiques autour du concept d’abduction de Charles S. Peirce, grâce à la notion de sérendipité développée par R. K. Merton et au concept d’expérience pure chez William James. Il s’agit de penser l’abduction non plus seulement comme un type d’inférence fondée sur la formulation d’un corps d’hypothèses plausibles à partir d’un doute réel qui engage la recherche, mais de saisir celle-ci dans son moment premier (la priméité peircienne), comme une rencontre inattendue et inédite avec le réel. Afin d’illustrer cette idée, l’article fait le récit de trois moments de l’expérience ethnographique puisée à Bali et au Mexique et qui auront suscité un effet de surprise pour les observateurs les ayant vécus. À partir de là, il s’agit de s’interroger sur le rôle du hasard dans le travail de terrain et sur la prise en charge de la catégorie de l’inattendu dans la recherche sociologique.
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 | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".