Bibliographic record
Abstract
Ce dossier interroge la validité d’une morale communicationnelle à l’ère de la numérisation généralisée de nos sociétés, marquée par l’emprise croissante des mégadonnées, des algorithmes, des plateformes et au-delà, de tous les processus qualifiés d’« intelligence artificielle » mis au service de la valorisation du capital. Dès lors, l’idéal de la communicationcomme vecteur possible d’émancipation est aujourd’hui largement compromis par la montée en puissance des « fake news », des faits alternatifs, des « bulles de filtre», de la violence en ligne, de la polarisation des positions, de la fragmentation des espaces publics ainsi que de ce que l’on appelle parfois l’ère de la « post-vérité » dans le cadre d’un espace numérique empreint d’inégalités et de reproduction des rapports de domination liés au genre, à la race ou à la classe sociale.... Nous sommes ici bien loin de l’idéal habermassien d’un agir communicationnel fondé sur la rationalité et l’intersubjectivité, alors même que le numérique semblait offrir des possibles en faveur de la diversification des expressions et d’une démocratie plus participative.
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 | 0.009 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.009 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.004 |
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".