Enjeux et épreuves d’une recherche collaborative à visée transformatrice et émancipatrice : l’exemple d’une thèse « embarquée » en santé mentale
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur une expérience de recherche collaborative à visée transformatrice et émancipatrice. Il a pour objectif de mettre en évidence les enjeux et les épreuves d’un tel dispositif. Les enjeux épistémologiques sont présentés à partir de l’expérience singulière et concrète d’une recherche doctorale. Cette contribution aborde également le rôle des méthodes utilisées au cours de l’activité de recherche pour soutenir les transformations sociales, subjectives et scientifiques souhaitées. Elle explore la manière dont sont produites les connaissances dans une perspective de double vraisemblance, tant pour le milieu empirique que pour le monde académique. Enfin, le processus de recherche retenu est discuté d’une part comme une occasion d’émancipation aussi bien pour la doctorante que pour les acteurs du terrain d’étude et d’autre part comme un cadre pour expérimenter de nouveaux rapports sociaux.
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 | 0.042 | 0.048 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.041 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.014 |
| Open science | 0.003 | 0.019 |
| Research integrity | 0.006 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".