La netnographie : mise en application d’une méthode d’investigation des communautés virtuelles représentant un intérêt pour l’étude des sujets sensibles
Why this work is in the frame
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Bibliographic record
Abstract
La netnographie est apparue depuis quelques années comme la méthode de prédilection pour l’analyse des communautés virtuelles. Cette méthode privilégiée initialement dans les travaux portant sur le comportement du consommateur s’est ensuite élargie aux autres domaines des sciences sociales. Constituée de quatre étapes principales, elle s’inspire de la méthode de recherche ethnographique. Néanmoins, elle est animée de controverse au sein de la communauté académique en ce qui concerne la posture non participante du chercheur. Dans cet article, nous présentons tout d’abord la méthode ainsi que sa mise en application. Ensuite, et à partir de notre expérience de son utilisation, nous apporterons des éléments supplémentaires pour appuyer l’adoption de la posture non participante dans le cas de l’investigation des sujets sensibles.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.015 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it