Décoloniser et contextualiser les instruments de recherche en archives : représentativité, regards des communautés et notion de co-création
Bibliographic record
Abstract
Cette étude interroge la décolonisation et la contextualisation des instruments de recherche archivistiques à travers les notions de représentativité et d’éthique. Elle montre que les pratiques archivistiques, façonnées par des cadres souvent hégémoniques et des rapports de pouvoir, nécessitent une réforme intégrant les épistémologies du Sud. S’appuyant sur les exemples nord-américains des archives liées aux peuples autochtones (particulièrement autour du processus de réconciliation au Canada et des Protocols for Native American Archival Materials), cet article souligne la nécessité d’intégrer une pluralité de discours et une prise en compte des émotions liées au patrimoine dans la production, la description et la médiation des archives. Il plaide pour des réflexions communes entre producteurs, archivistes et communautés afin de dépasser les biais structurels, linguistiques et culturels. Il invite enfin à repenser le rôle de l’archiviste comme médiateur social et culturel, garant d’un dialogue équitable entre institutions et communautés, pour une archivistique inclusive et soucieuse d’une justice cognitive.
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 | 0.024 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.073 |
| Scholarly communication | 0.029 | 0.022 |
| Open science | 0.002 | 0.014 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".