Bibliographic record
Abstract
La popularité croissante et l’importance grandissante du Web dans divers secteurs et pour divers acteurs, dont les acteurs sociaux de la société civile, accroissent la nécessité de son appréhension. Cette dernière est souvent accompagnée de plusieurs questionnements, notamment de la part des chercheur(e)s. Quelle méthodologie adopter et quels outils utiliser, par exemple pour les sites web associatifs ? Ce chapitre interroge et présente une méthodologie d’analyse des sites web associatifs à l’issue d’une recherche sur l’appropriation du Web, par quatre associations environnementales québécoises, dans le contexte du Nouveau management public (NMP). En effet, l’élaboration et la construction, entre autres, d’une méthode d’analyse structurale du Web, adaptée et centrée sur le phénomène d’appropriation et au contexte associatif spécifique en milieu environnemental québécois depuis 2000 (notamment avec la Loi sur l’administration publique) a permis ainsi de confirmer l’idée selon laquelle l’appropriation des technologies numériques dépend moins des potentialités techniques « intrinsèques » de l’Internet et du Web que du sens et des « significations d’usage » qu’y construisent les usagers.
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 | 0.014 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.011 |
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".