Du quilt aux « masques COVID » : L’exercice d’application des normes AFNOR relève-t-il du bricolage de fortune ou du geste de participation civile ?
Bibliographic record
Abstract
De nombreuses personnes mobilisées pour la confection de masques artisanaux visant à parer la crise de la COVID-19 pratiquent ordinairement une couture de loisirs, parfois artistique (comme c’est le cas de certains pratiquants du quilting). Or, cette production, au-delà de sa finalité pratique, impose la maîtrise de normes techniques et scientifiques précises, comme celles de l’Association Française de Normalisation (AFNOR). Notre étude s’intéresse au passage de l’une à l’autre de ces activités pour comprendre ce que cette production a signifié pour ses acteurs. Ayant conduit une enquête anthropologique associant les méthodes du terrain in situ à l’exploration des mondes virtuels, nous avons voulu interroger les couturières et couturiers concernés au moyen d’un questionnaire en ligne, cette approche permettant d’aller à leur rencontre, malgré le contexte sanitaire. La question de la participation civile en temps de crise s’est finalement posée dans l’examen d’une mobilisation trop rapidement présentée comme un bricolage de fortune.
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 | 0.043 | 0.059 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".