Temps, culture et communication : pour une critique de la statistique culturelle
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Abstract
Comment fonder théoriquement des indicateurs culturels? Issue de problèmes méthodologiques reliés à l’étude des rapports entre le temps de travail et le temps libre, cette question émerge à la suite du constat du déficit théorique de la statistique culturelle. En effet, l’étude du temps libre, comme du temps de travail, nécessite de questionner les fondements de cette répartition, en même temps qu’elle exige d’analyser concrètement les pratiques sociales reliées à ces catégories. Or, les ana-lyses sur l’emploi du temps libre sont souvent fondées sur des statistiques à propos des activités culturelles, statistiques dont la portée explicative est singulièrement limitée. Bien que des statistiques sur certaines de ces activités existent au moins depuis le début du XXe siècle, c’est à partir des années 1970 que les besoins de connaissance reliés à la mise en œuvre des politiques culturelles stimulent la production de statistiques plus nombreuses et plus détaillées. Afin de donner des significations à cette masse de statistiques, il est nécessaire de délimiter les frontières de ce qui est culture et communication parmi toutes les autres activités sociales. L’élaboration de cadres conceptuels de la culture par l’UNESCO et d’autres agences statistiques tente de répondre à cette exigence, tandis que les projets d’indicateurs avancés cherchent à donner un sens à l’information statistique. Ces tentatives se caractérisent toutefois par la faiblesse de leur assise théorique, problème qui se manifeste de manière aiguë dans la définition d’indicateurs qui ont nécessairement une portée normative. La résolution de cette impasse de la statistique culturelle passe au moins par une clarification des concepts reliés à la notion de culture. À cette fin, la méthodologie de la recherche repose sur une analyse critique de certains documents fondamentaux qui ont conduit à la création du cadre conceptuel pour la statistique culturelle de l’UNESCO, ainsi que sur des textes phares de Fernand Dumont, Pierre Bourdieu et Jürgen Habermas, choisis pour leur capacité à penser les activités culturelles dans l’ensemble social selon leur temporalité. La notion de temporalité est elle-même examinée sous l’angle de plusieurs approches théoriques. Il ressort de cet examen que la différenciation du temps en temps abstrait et temps concret permet d’entrevoir que les pratiques culturelles pourraient être mesurées non seulement selon la quantité de temps social qui leur est dévolue, mais aussi comme un temps qui a une valeur marchande. Les acquis de l’analyse critique des cadres conceptuels de la statistique culturelle et des textes de Dumont, Bourdieu et Habermas servent de points d’appui pour l’élaboration d’un projet d’indicateurs culturels pour le compte de l’Observatoire de la culture et des communications du Québec (OCCQ). Ce système d’indicateurs a été élaboré selon une grille qui définit ce qu’est un indicateur culturel, son objectif et sa signification. Les indicateurs ont été choisis au cours d’un processus de consultation mené par l’OCCQ auprès des agents gouvernementaux concernés et des représentants des associations professionnelles des secteurs de la culture et des communications du Québec.
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 | 0.040 | 0.079 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.068 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.032 |
| Open science | 0.005 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".