L’analyse des grands réseaux évolutifs et la sociologie pragmatique des controverses
Bibliographic record
Abstract
En prenant appui sur l’expérience inédite du rapprochement de deux logiques d’enquête conçues comme antinomiques dans leurs raisonnements épistémologiques en sciences sociales, cet article explore les modalités d’articulation d’une approche mathématisée des grands réseaux, calculés à partir de flux du Web, et d’une approche socioinformatique des controverses, dont les corpus retracent des jeux d’acteurs et d’arguments évoluant au fil de processus critiques. Il s’agit d’apprendre à lire et interpréter dynamiquement, à l’aide de médiations numériques pointant sur les deux espaces de raisonnement, la manière dont se déplacent, sous l’impact d’événements, de décisions ou de conflits, des noeuds de réseaux saisis dans de vastes ensembles documentaires. L’agencement cognitif collectif qui émerge de ce croisement peut créer de nouvelles prises critiques sur la manière dont les processus sociaux se déploient dans les mondes numériques, des sites officiels aux médias sociaux.
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 | 0.033 | 0.055 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.043 |
| Scholarly communication | 0.022 | 0.036 |
| Open science | 0.004 | 0.008 |
| Research integrity | 0.007 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".