Réfléchir à la notion de « voix » à l’aide des travaux sur l’enfance en sciences sociales
Bibliographic record
Abstract
Les voix d’enfants n’ont pas toujours été sollicitées en sociologie. Il a fallu un changement de perspective dans l’étude des processus de la socialisation pour ainsi prendre l’enfance comme fil conducteur. Je tracerai l’évolution du concept de voix d’enfants sur trois décennies. J’évoquerai d’abord deux défis initiaux recensés dans la littérature savante : la reconnaissance des voix d’enfants en recherche et le développement de méthodes d’enquête. Les enfants se sont beaucoup exprimés, ce qui restera un apport important. J’aborderai ensuite les critiques soulevées au sein de la discipline concernant les notions d’authenticité et d’inclusion ainsi que l’idée de se sentir autorisé à prendre la parole en tant qu’enfant. Je conclurai par l’exemple d’un projet de recherche à grande échelle où les voix prennent vie sans que les enfants soient interrogés directement. La finalité souhaitée demeure la même soit de faire en sorte que ces voix mènent au changement dans l’expérience de vie des enfants. Une voix sans écoute est une voix privée de son action.
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 | 0.014 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".