Les artefacts sonnent l’alarme dans un makerspace de Barcelone ! Explorations autour d’une fiction ethnographique illustrée
Bibliographic record
Abstract
C’est l’histoire d’une anthropologue qui débarque chez les makers à Barcelone et qui y reste 18 mois. Prise dans un tourbillon de rencontres et d’aventures, elle découvre des espaces où la somme des apprentissages collectifs vaut plus que toutes les machines et les artefacts réunis. Y prendre part lui permet de percoler une réflexivité mise en partage. D’ateliers de codage en sessions de soudure, de fabrication de circuits électroniques en réalisation d’un projet de valorisation du patrimoine, les données émergent, le terrain se dessine et le sens se déploie, sans toutefois épuiser l’éternelle question : comment rendre compte au mieux de cette recherche? L’illustration constitue l’une des réponses possibles pour faire émerger une polyphonie narrative et laisser une trace sensible d’une épopée aussi humaine qu’heuristique. Raconter une histoire révèle la dimension créative et subjective de la restitution de données tout en tentant de donner une plus juste place aux participants de la recherche. Cette fiction ethnographique illustrée est le résultat d’une expérimentation collaborative entre une anthropologue, une dessinatrice et un maker. Vous serez exposé(e)s à des artefacts qui parlent, à des ouvrières qui surgissent du passé pour tisser le fil d’une histoire technique qui continue de s’écrire et de susciter des espoirs sociaux plus grand que nature.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".