La méthode de recherche-création en Arts Plastiques :prescription, prospective et mise à l'épreuve de l'objet
Bibliographic record
Abstract
La méthode de recherche-création propre aux arts plastiques place l'universitaire dans une position atypique : celle de chercheur-artiste, impliqué lui-même dans la construction de l'objet qu'il se propose d'étudier. Si on peut justifier cette méthode en faisant des analogies entre la démarche scientifique et le processus de création de l'artiste (Toulouse 2012), cela n'est pas sans poser problème en pratique. Ainsi, si les arts numériques et technologiques notamment ont permis d'établir des partenariats institutionnels associant création et ingénierie, il apparaît que la partie création reste souvent la plus difficile à valoriser (Fourmentraux 2011). Je discute ici des apports et des écueils ou difficultés de cette méthode dans ma propre thèse portant sur la bande dessinée numérique (2014). Pour cela, je la mets en perspective avec trois thèses qui ont été soutenues sur cet objet entre 2010 et 2016 dans différents champs disciplinaires. Cette étude comparative met en lumière trois démarches plus spécifiques à la recherche-création : prescription, prospective et mise à l'épreuve de l'objet.
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 | 0.044 | 0.063 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.013 |
| Open science | 0.003 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.007 |
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".