Découvrabilité et politiques culturelles : une articulation en construction
Bibliographic record
Abstract
Le projet de recherche « Les algorithmes de recommandation des plateformes numériques comme instrument de politique culturelle : perspectives juridiques et sociotechniques de la découvrabilité » est porté par une équipe mixte constituée de chercheurs de l’Observatoire des Politiques Culturelles (France), de la Chaire UNESCO sur la diversité des expressions culturelles de l’Université Laval (Québec), du Laboratoire Costech de l’Université de Technologie de Compiègne (France) et du centre d’innovation et de recherche Artenso (Montréal). Il vise à identifier la place de la notion de découvrabilité dans les politiques culturelles (locales, provinciales, fédérales) ou dans les textes s’y rattachant (lois, règlements, entente de développement culturel, plans stratégiques) et de la comparer avec les réalités des milieux de pratique en musique, au Québec. L’article proposé pour ce numéro de la Revue internationale des francophonies constitue une première partie de ce plan de travail et vise à décrire comment le terme de découvrabilité s’ancre peu à peu dans des cadres d’action publique, en faisant un état des lieux de la place de cette notion, particulièrement dans le secteur de la musique au Québec. Notre travail se déploie sur deux questions qui constituent chacune une section de l’article : Qu’est-ce que le terme de découvrabilité recouvre en termes de pratiques ? Comment sont abordés les enjeux de découvrabilité dans les différents documents de planification culturelle, et ce à différentes échelles ? Pour y répondre, l’article s’ancre dans une revue de littérature rassemblant à la fois des travaux académiques, des textes juridiques, des rapports de différentes parties prenantes (industries, regroupements, recherche) et des guides pratiques. Ce travail indique qu’il existe deux lignes de tensions sur la notion de découvrabilité : l’une reposant sur une définition élastique dans ses usages selon le type d’acteurs, l’autre sur des différences dans les mécanismes (techniques, économiques, politiques, sociaux) organisant les pratiques de découvrabilité.
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 | 0.013 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.013 |
| Open science | 0.004 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".