L’agir archivistique par en bas : le projet Autres archives, autres histoires : les archives d’en bas en France et au Québec
Bibliographic record
Abstract
Le projet de recherche Autres archives, autres histoires : les archives d’en bas en France et au Québec mené conjointement entre le Québec (Université Laval) et la France (Université d’Angers) étudie, dans une approche comparative et non institutionnelle, les relations entre archives et pouvoir ainsi que les modalités d’émergence, d’affirmation et d’animation de projets d’archivage alternatifs. Il s’agit de regarder les archives « par en bas », de décentrer le regard, de porter une interrogation dynamique et d’observer les processus d’émancipation et l’agentivité (la capacité d’agir) qui traversent certains projets d’archivage. Cette perspective a pour ambition d’étudier la manière dont les marges archivistiques sont habitées. Dans cet article, nous aborderons trois cas d’étude qui donnent corps à cette réflexion, à savoir les archives de communauté au Canada et au Québec, les archives des radios communautaires et les archives étudiantes en France. Ces différents points de vue ont pour objectif d’étudier la manière dont les archives structurent une identité, une mémoire, une histoire, un patrimoine et dont les pratiques s’articulent autour d’un objet, d’une communauté ou d’un thème.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".