Mais vous êtes donc communiste? Complément d’enquête sur les communs
Bibliographic record
Abstract
Selon David Bollier, l’un des spécialistes les plus réputés du phénomène : « […] un commun, c’est : une ressource + une communauté + un ensemble de règles sociales » ( Bollier , 2014, p. 27). En inscrivant notre démarche de recherche dans une perspective essentiellement sociologique, nous tentons d’abord dans cet article de préciser le contenu des « règles sociales » évoquées par Bollier. Ceci nous conduit à proposer un idéal-type du commun, à l’aide duquel nous explorons ensuite plusieurs organismes montréalais, dans le but de mieux cerner ce que nous proposons de nommer le processus de communalisation . Dans un second temps, nous discutons des apports et des limites de ce processus dans la perspective d’une stratégie interstitielle de sortie du capitalisme ( Olin Wright , 2017), notamment par rapport à deux formes sociales voisines de celle des communs : les coopératives et les communautés intentionnelles. Nous considérons l’ autoproduction comme l’une des caractéristiques importantes de la communalisation, que négligent bien souvent les principaux théoriciens des communs.
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 | 0.009 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.018 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".