Quelle utilisation de la cartographie cognitive en matière de représentation de problèmes publics?
Bibliographic record
Abstract
Le présent article trouve son origine dans des travaux de recherche portant sur le rôle des représentations dans le processus d’élaboration des politiques publiques. On retrouve dans la littérature une multitude d’utilisations de la carte cognitive comme outil d’aide à la décision ou comme support à la représentation. Mais qu’en est-il de son utilisation comme outil d’aide à la représentation d’un problème public ? Cet article se veut une contribution méthodologique originale en matière d’utilisation d’outils de représentation de l’information. L’utilisation de la carte cognitive semble d’autant plus utile dans le cadre de problèmes publics où se conjuguent acteurs et intérêts divers. Les résultats obtenus attestent de la présence de représentations multiples entre les acteurs qui auraient été probablement plus difficiles à percevoir sans le recours à la carte cognitive.
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 | 0.007 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.016 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".