Faire de la recherche en ethnologie/ethnolinguistique dans un contexte totalitaire : les défis d’étudier des sujets sensibles
Bibliographic record
Abstract
La recherche ethnologique et ethnolinguistique peut poser un large éventail de défis éthiques différents pour les chercheurs et les communautés dans lesquelles ils travaillent. Les ethnologues et les ethnolinguistes étudient les sociétés humaines sous différents angles pour comprendre leurs caractères culturels, leurs variabilités linguistiques, etc. Ces recherches peuvent faire progresser la compréhension que l’on a des groupes sociaux et contribuer à la production de connaissances, et peuvent même parfois être bénéfiques pour certaines communautés. Mais elle peut aussi créer des risques pour les participants et les communautés (par exemple perte de la vie privée, stigmatisation, persécution), et pour les chercheurs eux-mêmes (par exemple perte d’accès à une zone de terrain, perte de contrôle du processus et des résultats de la recherche). Ces risques et autres défis éthiques, ainsi que les moyens d’y faire face, méritent une attention particulière de la part des ethnologues et de l’ethnolinguistique.
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 | 0.120 | 0.105 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.051 |
| Scholarly communication | 0.022 | 0.015 |
| Open science | 0.003 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".