De la « professionalisation » à la « vassalisation ». L’archéologue entre « éthique professionnelle » et « responsabilité sociale d’entreprise »
Bibliographic record
Abstract
À partir du constat d’une perte d’épaisseur de l’éthique en archéologie – « ethical-washing » par lequel l’éthique se voit restreinte à la production d’enregistrements de données archéologiques d’une part et à la communication sociale d’entreprise d’autre part –, cet article examine l’évolution de la profession d’archéologue et sa perte de sens subjective. En s’appuyant sur un cas concret d’expérience de travail sous contrat dans l’archéologie de sauvetage au Royaume-Uni et sur des entretiens avec des professionnels de l’archéologie préventive en France, il interroge l’influence de la rhétorique managériale, liée au néocapitalisme, dans cette dynamique. Il conclut en proposant de premières pistes de résistance de l’archéologie et des archéologues à la soumission aux impératifs de développement portés par les aménageurs, discutées avec le public du colloque « Archéo-Ethique ».
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 | 0.018 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.077 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.006 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".