(re)Médiations numériques et perturbations des sciences sociales contemporaines
Bibliographic record
Abstract
La traçabilité sans précédent des pratiques sociales réactive des clivages qui ont divisé les sciences depuis le xix e siècle. L’abondance des données et la puissance de leur traitement semblent fragiliser la sociologie, alors même que la physique ou l’informatique investissent activement ses problématiques de prédilection. La sociologie n’aurait plus le monopole du social, dont les relations ne seraient pas si singulières, et pourrait faire l’objet de traitements éprouvés par les sciences de la nature. Afin de mieux saisir les enjeux relatifs au déploiement des dispositifs numériques à l’ensemble des pratiques contemporaines, nous proposons de distinguer l’évolution des relations sociales de l’observation de ces relations, de la production de connaissances et, enfin, de la production de sens, comme autant de « remédiations numériques ». Nous n’assisterions ainsi pas tant à une crise de la sociologie empirique qu’à la résurgence de l’idéal d’une physique sociale opposant aux qualités de l’interprétation la puissance de l’efficience. En faisant l’économie de plus d’un siècle de sciences sociales, ce projet promu par une science sociale computationnelle entretient pourtant de nombreux malentendus et une négligence surprenante de la réflexivité, récusant activement le propre de l’humain au profit de lois supposées universelles.
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 | 0.007 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".