L’affectif révélateur de l’« être-là » : éléments conceptuels, méthodologiques et empiriques
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une synthèse de travaux menés depuis deux décennies sur la question du rapport à l’espace notamment dans sa dimension affective. Il en ressort que la connaissance du rapport affectif à l’espace, définie comme le résultat conjoint de l’interaction entre expériences (pratiques, pensées, actes manqués, émotions, etc., survenues en des lieux), leurs retraitements à travers les souvenirs et les projections, anticipations, permet de saisir la construction d’un « être-là » défini comme la synthèse, d’une part, de l’évaluation qualitative que l’individu fait de sa situation à un moment donné au regard de sa trajectoire et, d’autre part, de l’évaluation de ses capacités à maîtriser les distances entre sa localisation et les lieux et donc les liens qui comptent pour lui. Cet « être-là » signifie, au regard de ce qu’un individu est et/ou souhaite devenir, le maintien toujours remis en cause d’un triple équilibre dynamique : entre être à la bonne place et à la bonne distance, entre la part active du « faire avec » et sa part passive, entre un passé valorisé, dévalorisant, assumé ou rejeté et un futur souhaité ou craint.
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 | 0.028 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".