Liénard Fabien et Zlitni Sami (dirs) (2020). Regards croisés sur la communication et la trace numériques
Bibliographic record
Abstract
Dans le champ des Sciences de l’information et de la communication (SIC) en France, Fabien Liénard et Sami Zlitni se sont imposés à travers leurs travaux sur la question de la communication électronique. Ils ont notamment organisé plusieurs colloques scientifiques internationaux sur cette thématique et dirigés conjointement des ouvrages collectifs. Depuis quelques temps, toujours au sein de l’unité mixte de recherche 6266 (CNRS) de l’Université Le Havre Normandie, les deux s’intéressent dorénavant à la problématique de la trace numérique, appréhendée à partir du paradigme de l’homme-trace. Concept développé par Béatrice Galinon-Mélénec pour traduire le fait que l’homme est à la fois producteur de traces et produit de traces ou, plus précisément, de signes-traces. Le présent ouvrage s’inscrit dans une nouvelle collection de leurs travaux, portant sur la thématique « communication et traces numériques ». Son ambition est de sortir des considérations simplistes autour de la question de l’homme-trace et de saisir celle-ci à partir de terrains empiriques. Pour ce numéro inaugural, les chercheur.e.s sollicité.e.s ont été invité à discuter de la trace numérique à partir de leurs travaux, de leurs perspectives. Ce livre collectif est composé de huit chapitres. Sept sont ancrés en Sciences de l’information et de la communication, et un est issu des sciences du langage. La présente recension met en lumière les subtilités de la pensée développée par chaque contributeur et apporte un regard critique sur l'ensemble de l'ouvrage.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.007 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".