Les sciences de l’information et de la communication en terrains indianocéaniques : entre déterminisme digital et approche distanciée des concepts
Bibliographic record
Abstract
Le présent article propose d’aborder l’histoire des sciences de l’information (SIC) et la place attribuée aux vecteurs numériques à partir de recherches effectuées sur des espaces insulaires (La Réunion, Maurice, Madagascar, Union des Comores, Mayotte, Les Seychelles). L’observation porte plus spécifiquement sur les dynamiques d’institutionnalisation des SIC à La Réunion, à la fois cognitive et sociale. Elle concerne le lien entre l’histoire digitale et la recherche en SIC, tout en prenant en compte une généalogie des propres représentations des chercheurs à propos des technologies de la communication dans cette zone géographique, y compris avant l’arrivée d’Internet. L’auteur postule que la place prise par l’analyse des dispositifs numériques en SIC s’inscrit dans une approche réflexive plus globale. Il démontre aussi que la part consacrée au digital dans les aspects de formation et de recherche de la filière SIC de l’Université de La Réunion s’inscrit, comme ailleurs, dans la dynamique d’une demande sociale et institutionnelle.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.036 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".