Démocratiser le savoir par sa numérisation ? Esquisse pour un retour néo-tocquevillien sur Petite poucette de Michel Serres, dix ans après
Bibliographic record
Abstract
Cet article se propose de retravailler, discuter et analyser avec dix années de recul le célèbre conte philosophique et manifeste Petite Poucette de Michel Serres, en mettant au jour certaines de ses réceptions et ses connexions avec des débats contemporains vifs. Peut-on démocratiser le savoir par sa numérisation, si oui à quelles conditions, et si non, pourquoi ? Telle est la question qui se niche au cœur de cette démarche. Pour nous y confronter, nous commençons par relire cet essai en lien avec d’autres pans compréhensifs et normatifs choisis de l’œuvre de Serres (1), puis nous le confrontons à trois de ses critiques nous semblant les plus heuristiques (2). Nous mettons ensuite au travail l’articulation des dynamiques de démocratisation et de numérisation qui structure les thèses de Serres sur le Web et les institutions de savoir avec un troisième concept, celui d’individualisation (3). Nous esquissons enfin quelques conséquences pratiques qui nous paraissent pouvoir découler de ladite analyse en termes de politiques publiques à venir.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".