Enquêter les expériences sensibles ordinaires : outils, postures et résistances
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à détailler la démarche méthodologique employée dans le cadre de l’enquête réalisée auprès des habitant.es de trois quartiers : les Champs Bleus (Vezin-le-Coquet), la Brasserie (Strasbourg), la Villeneuve (Grenoble). Il s’agira plus particulièrement de revenir sur des outils méthodologiques mobilisés dans ce cadre : les parcours commentés et les baluchons sensoriels. Cette enquête a été réalisée dans le cadre du projet de recherche PROSECO (ANR-20-CE22-0002-01). Nous préciserons, dans un premier temps, les raisons qui nous ont conduit à mobiliser des outils méthodologiques « peu classiques » qui restent cependant des outils issus des SHS mobilisés dans une perspective « académique » de la recherche. Nous présenterons aussi les outils en question en précisant comment ils ont été adaptés et mis en oeuvre dans le cadre de cette enquête. Nous proposerons dans un second temps d’avoir une approche réflexive quant au(x) rôle(s) et place(s) des chercheur.es dans la mise en oeuvre de l’enquête et les apports de ces outils. Dans une dernière partie, nous livrerons nos réflexions sur ce qui résiste, ce qui est questionnant, déstabilisant ou difficile quand on mobilise ces outils « peu classiques ».
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 | 0.029 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.015 |
| Open science | 0.003 | 0.015 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".