Médias socionumériques alternatifs : étude sémiotique et rhétorique de diaspora*
Bibliographic record
Abstract
Dans l’usage de la langue, les expressions « réseaux socionumériques » et « médias socionumériques » font directement référence aux plateformes hégémoniques et centralisatrices comme Facebook et Twitter. Il existe pourtant tout un ensemble de médias socionumériques « alternatifs », libres et distribués, moins connus du grand public. Cet article s’intéresse à cette seconde catégorie de technologies issues de l’informatique libriste. En prenant pour cas d’étude diaspora*, ce texte se penche sur la sémiotique et la rhétorique des médias socionumériques libres en les comparant aux médias socionumériques hégémoniques. Par une approche comparative, une première partie de l’article aborde la rhétorique entourant des médias socionumériques eux-mêmes (l’argumentaire qui sous-tend le projet et l’imaginaire symbolique véhiculé), tandis qu’une deuxième partie s’intéresse au design d’interaction de l’interface, c’est-à-dire aux signes mobilisés et aux stratégies rhétoriques employées par les plateformes interactives. L’article montre de quelles manières diaspora* tient un rôle « alternatif » vis-à-vis de Facebook et identifie quelques limites à ce statut.
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 | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".