Quand le chercheur saute dans l’arène : retour sur une corecherche numérique avec des journalistes pigistes
Bibliographic record
Abstract
Cette présentation vise à effectuer un retour réflexif sur les derniers moments de ma recherche doctorale, que \nj’ai soutenue en juin 2023. Dans ma thèse, j’ai effectué une corecherche numérique avec des journalistes \nquébécois·es sur la question de la souffrance au travail. La démarche de corecherche provient de la première \nvague des marxistes autonomes italiens des années 1960-1970, la corecherche numérique étant une adaptation \nde cette méthode pour étudier les travailleur·euses du numérique. Dans la conclusion de ma thèse, j’ai écrit que \nles syndicats de journalistes devraient s’allier avec les associations de pigistes pour mettre sur pied des \ncampagnes d’envergure qui dénonceraient la précarité. À ma grande surprise, cette alliance s’est effectivement \nproduite à la fin de l’année 2022 alors que la Fédération nationale des communications et de la culture a lancé \nla campagne Pigistes au front, en collaboration avec l’Association des journalistes indépendants 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 | 0.020 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.027 | 0.017 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.006 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".