Chapitre 4. How Artistic Transgressive Posture May Challenge Research Ethics Norms
Bibliographic record
Abstract
La recherche-création (RC), domaine émergent au carrefour entre recherche universitaire et activités créatives, défie l’application des normes actuelles de conduite responsable en recherche (CRR) et d’éthique de la recherche. Des différences notoires s’observent entre le point de vue des praticiens de la RC et ceux des membres de la communauté éthique. Notamment, certains chercheurs-créateurs déclarent ouvertement qu’ils ne se sentent pas concernés par les règles et standards de la CRR, l’art ayant pour objectif de transgresser les normes, et sont donc en désaccord avec l’obligation de se conformer aux exigences éthiques. De telles déclarations sont particulièrement intéressantes du point de vue de la bioéthique et constituent un point de départ particulièrement pertinent pour explorer la manière dont les standards de CRR pourraient ou devraient s’appliquer aux pratiques de RC. À l’aide d’exemples issus du bio art, ce texte tente de démêler la relation en apparence conflictuelle entre ces deux univers, et de démontrer que ces différentes perspectives ne sont pas nécessairement contradictoires. Cette réflexion permet d’identifier les bases d’une compréhension mutuelle et de désarmer les éventuelles critiques en ce qui a trait à la promotion de la responsabilité en RC, qu’elles proviennent de l’une ou l’autre des communautés.
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 | 0.021 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.033 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.007 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".