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Record W3104836710 · doi:10.3917/ripc.264.0007

Pour une sociologie des rapports publics. Effets symboliques et configurations d’écriture des outils d’aide à la décision

2020· article· fr· W3104836710 on OpenAlexaff
Vincent Caby, Sébastien Chailleux

Bibliographic record

VenueRevue internationale de politique comparée · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPublicsPolitical sciencePhilosophyLaw

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article fait le point sur les recherches dédiées aux « rapports publics » menées en analyse des politiques publiques et dans les champs voisins. Il propose une définition de cet objet et suggère deux portes d’entrée complémentaires dans son analyse. Contre une vision instrumentale des rapports, nous pointons d’abord leurs effets symboliques. Nous attirons l’attention sur leur diversité. A court terme, les rapports peuvent influencer la légitimité des acteurs prenant part à leur rédaction et modifier certaines caractéristiques du processus de décision (sa rapidité, son ouverture, etc.). Dans le temps long, ils peuvent contribuer à des processus d’apprentissage et de sédimentation des discours. L’article suggère ensuite des pistes permettant d’expliquer la production des effets symboliques. Nous soulignons le rôle des « configurations d’écriture » qui subsument les institutions multiniveaux contraignant le processus de rédaction des rapports publics (propriétés sociales des rédacteurs, culture et image publique de leur organisation, etc.). Sans aller jusqu’à expliciter les liens qui unissent un effet à une configuration, nous offrons ici une grille d’analyse des facteurs explicatifs potentiels.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.763
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.187
GPT teacher head0.364
Teacher spread0.177 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations6
Published2020
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