Bibliographic record
Abstract
Quelles implications conceptuelles, méthodologiques et techniques deviennent nécessaires lorsqu’un projet de recherche étudie différentes plateformes numériques ? Pour répondre à cette question devenue centrale dans les recherches en information-communication, nous présentons les pratiques développées lors d’une recherche portant sur le financement participatif. Ces pratiques ont pour objectif d’adapter notre méthode à la standardisation des plateformes afin de respecter les fondements éthiques des recherches en sciences sociales, tels que l’anonymat et le consentement. Le consentement accordé aux plateformes par l’usager implique pour les chercheurs d’interpréter de manière fiable les usages incorporés dans les données obtenues et analysées, qui sont parfois éloignées du contexte de production par un sujet. Les techniques nécessaires à l’anonymisation des sujets relèvent quant à elles d’un nécessaire bricolage, et du recours à des compétences en informatique, afin de pallier les défaillances des plateformes. Enfin, nous soulignons que les pratiques éthiques décrites demeurent souvent invisibles et informelles, alors même qu’elles conditionnent l’interprétation des résultats comme leur fiabilité.
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 | 0.064 | 0.094 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.021 |
| Open science | 0.004 | 0.009 |
| Research integrity | 0.007 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.008 |
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".