La sociophotographie : une méthodologie pour construire un imaginaire critique du numérique
Bibliographic record
Abstract
L’article expose l’intérêt du concept de sociophotographie, formé à partir d’une expérience de recherche-création sur les usages numériques et leur impact sociétal. Il propose une typologie des méthodologies par lesquelles la photographie peut alimenter la conduite de l’enquête-création : la photographie ethnographique, la photographie documentaire critique, la capture documentaire, la photo-élicitation et la photo participative. À partir de l’analyse des productions visuelles, cinq méthodologies de recherche-création sociophotographiques ont été répertoriées : la production documentaire qui reste une voie royale de l’enquête photographique, la méthodologie réflexive, la méthodologie de la mimesis, ou de la contre-mimesis, empruntant les voies de la fiction ou de l’utopie, et enfin la méthodologie pragmatiste. Dans le cadre de l’atelier-laboratoire où elles se sont déployées, leur valeur heuristique tient à leur capacité à construire un imaginaire visuel critique du numérique, en phase avec les recherches en SIC. Bien au-delà d’une illustration des univers numériques, les productions peuvent être le support d’une narration visuelle interprétative qui fait une place aux émotions authentiques des usagers et usagères des plateformes numériques.
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 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 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".