Enjeux communicationnels des recherches partenariales dans le contexte des open labs
Bibliographic record
Abstract
Depuis les années 1980, dans la continuité du « nouvel esprit du capitalisme », s’est développée une dynamique regroupée sous le terme générique d’open labs. Conçus comme des lieux de fabrication créative et collective, ils favoriseraient de nouvelles productions de connaissances. Un bilan des recherches menées depuis quinze ans avec des acteurs non académiques permet d’observer en quoi ces dynamiques contribuent à l’acceptabilité et à la légitimité de ces nouvelles manières de faire de la recherche. Un modèle des conditions communicationnelles de la coopération est proposé à partir de six cas. Ces conditions interrogent la posture de l’enseignant-chercheur dans les recherches partenariales, à savoir : la qualité de l’intercompréhension, le niveau de construction d’un langage partagé, l’émergence d’une communauté d’échanges et de pratiques – socle de la coopération, le degré de réflexivité, les compétences émotionnelles et relationnelles mobilisées. Ces conditions sont nécessaires, mais non suffisantes à la coproduction de connaissances et de méthodes.
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 | 0.070 | 0.126 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.017 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".