La « configuration en tiers-lieu », une mise en scène du changement social
Bibliographic record
Abstract
Les « living-labs » s’inscrivent dans une famille de démarches citoyennes participatives, les « configurations en tiers-lieu » ( Burret, 2018 ). Leurs caractéristiques étant parfaitement analysées dans ce numéro, je me cantonnerai à quelques remarques générales. Pour commencer, je souhaite mettre leur émergence en perspective de son contexte historique. Dans un second temps je tâcherai d’exposer leur paradoxal dénominateur commun : en raison du caractère quasi institué de leur hétérogénéité et leur instabilité, les processus sociaux à l’œuvre dans ces initiatives constituent un dispositif de réflexivité « adapté » au régime de gouvernance néo-libéral. Pour finir, puisque ce travail s’appuie sur une dizaine d’années de recherche-action dans ce contexte, je me permettrai d’énoncer quelques principes de vigilance utiles tant au chercheur qu’au praticien ou à l’amateur initié.
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.032 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.016 |
| Open science | 0.001 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
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".