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Record W4406674811 · doi:10.7202/1115298ar

Définir le « feuilleton sociologique »

2023· article· fr· W4406674811 on OpenAlexaffvenueabout
Barbara Thériault, Jules Pector-Lallemand

Bibliographic record

VenueSociologie et sociétés · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsSociologyPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Il y a dix ans, Sociologie et sociétés (vol. 45, no 2, automne 2013) publiait les premiers textes de sa nouvelle rubrique « Feuilleton », une traduction inédite de trois reportages rédigés en 1926 par Joseph Roth. La création de la rubrique s’inscrivait dans le sillage des travaux d’un groupe de recherche de l’Université de Montréal qui se penchait sur les écrits de Siegfried Kracauer (1889-1966), en particulier ses « feuilletons sociologiques » parus dans les journaux de 1925 à 1933. C’est en organisant des séminaires, en menant des enquêtes sur des phénomènes contemporains et en publiant divers articles et ouvrages sur le thème que ce groupe a mis en branle un programme de recherche sur deux axes : le premier proposant des recherches empiriques inspirées de la démarche de Kracauer ; le second visant une investigation historique sur la naissance de la sociologie et ses liens avec le journalisme. En effet, si cette connexion est visible dans le cas de la sociologie américaine (Lindner, 2007 [1990]), elle l’est moins dans celui de la sociologie classique allemande. Ultimement, ces deux axes tendaient vers un but : renouveler l’écriture sociologique à une époque où la discipline peine parfois à joindre de larges publics, dans un contexte d’omniprésence du regard psychologique et neurobiologique. Dans cet article-bilan, les auteurs définissent le « feuilleton sociologique » sous la forme d’une entrée Wikipédia, afin de préciser les contours de ce terme flou.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.026
Threshold uncertainty score0.080

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0040.003
Science and technology studies0.0070.031
Scholarly communication0.0110.010
Open science0.0010.005
Research integrity0.0040.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.535
GPT teacher head0.507
Teacher spread0.028 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes3
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