Enquêter avec Facebook : examen de l’identité numérique de l’ethnographe au cours d’un séjour de terrain hors ligne
Bibliographic record
Abstract
Dans l’archipel des Îles-de-la-Madeleine au Québec (Canada), le réseau social Facebook prend une place importante dans les dynamiques communicationnelles. Une ethnographie conduite dans cet archipel sur un tout autre sujet – la chasse aux phoques – a été amenée à utiliser ce médium pour constituer des relations d’enquête en complément de méthodes développées hors ligne. Facebook prend le rôle d’un instrument, parmi d’autres, pour accéder de façon plus aisée à un terrain. Mais son irruption dans une méthodologie pensée initialement hors ligne a induit une réflexion sur l’identité numérique du chercheur, enjeu encore peu abordé dans la littérature. Cet article propose de restituer les doutes qui sont apparus et d’examiner le profil Facebook de l’ethnographe afin de comprendre ce que produit, via le numérique, le débordement des frontières classiques d’une enquête et des engagements du chercheur.
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 | 0.017 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".