Des pièces de théâtre forum pour explorer les sentiments d’injustice socio-environnementale au Sénégal. Une méthode d’enquête pragmatique
Bibliographic record
Abstract
Comment saisir en situation les sentiments d’injustice socio-environnementale en tant qu’expérience ? Comment faire de ces sentiments des objets d’enquête partagée entre les chercheurs et les informateurs ? C’est pour répondre à de telles questions que des dispositifs d’enquête ont été développés à partir de performances de théâtre forum au Sénégal. Cet article présente ces dispositifs selon une perspective pragmatique. Cette méthode s’appuie sur la représentation de situations qui affectent de manière différentielle des acteurs constitués en public. Contrairement aux méthodes classiques d’enquêtes qualitatives, la dimension affective structure ces processus d’investigation. Une telle démarche répond d’enjeux éthiques de la recherche en définissant des situations d’enquête partagées entre chercheur et informateur. La parole des informateurs est au coeur du dispositif théâtral : parole mise en corps et en scène, elle devient critique et analytique dans le cadre des forums associés aux représentations. Cependant, l’article souligne certains effets de cadrage et risques éthiques associés à ces méthodes d’enquête qui ouvrent, en même temps qu’elles les explorent, la possibilité de nouveaux mondes.
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 | 0.011 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".