Bibliographic record
Abstract
Et si Tough Mudder fabriquait l’antithèse d’un lien social souhaitable ? Cet article est une réaction, depuis une posture prospective, à l’essai précédent introduisant la notion de « proposition de valeur de liaison » dans la modélisation d’affaires. Trois interrogations s’ajoutent à l’agenda de recherche esquissé avec cette notion par Franck Barès et Bernard Cova : 1) en s’appuyant sur la sociologie de la relation d’Hartmut Rosa, la déconstruction de l’entraide entre Mudders et de l’offre d’un « fake nous » profile le besoin d’une compréhension sociologique et d’une grille d’analyse de ce dont peut être faite la « liaison » pour mieux outiller l’entrepreneur-devenant-entremetteur ; 2) l’analyse du terrain spécifique exploré (le sport extrême) révèle le besoin de réflexivité face à l’injonction néolibérale à l’hyperperformance et suggère un examen des pratiques sociales d’individuation participant de la dimension symbolique (création de sens et de signes d’identité et d’appartenance sociale) de la création de valeur à l’ère de l’hypermodernité ; 3) enfin, cet article suggère de compléter la grille d’analyse par la dimension politique de toute création de valeur en questionnant les rééquilibrations possibles de rapports de force que permettrait une proposition de valeur axée sur la liaison dans la sphère économique marchande.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.037 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".