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Fuller mais il l’a approprié (création d’une revue, monographie…). Distinction importante : épistémo à l’anglo-saxonne versus à l’européenne Interprétation de Descartes : fondateur de l’épistémo moderne, tout le monde est d’accord Approche anlgo-saxonne : problème du monde externe, la manière dont les gens pensent, perspective individuelle, d’où nécessité d’ajouter le terme « sociale » pour faire une distinction Approche européenne : l’épistémo est déjà sociale, par défaut // philosophie de la science ; on commence avec des corps de savoir organisés Pt de départ : reliability : fiabilité Science comprise dans un sens large, incluant les SHS, les humanités Paradigme de Thomas Kuhn : dans les 1980’s : théorie par défaut Auto-organisé et auto-légitimé : la communauté scientifique > d’où la « science normale » : ce que les scientifiques disent que la science est. Ses exemples : physique ; chimie… pas les SHS (qui ne contrôleraient pas la direction de leurs recherches selon Kuhn). D’où interrogation sur la légitimité Contrôle sur la fiabilité des méthodes, certes (problèmes de fraude, de compétence…) Mais il y a autre chose qui n’est pas contrôlé par la communauté aujourd’hui : direction des recherches, focalisation. Les scientifiques doivent justifier leur métier auprès de ceux qui sont en dehors de la communauté. Fuller a écrit un livre qui propose une perspective critique de Kuhn (il y a 12 ans). La science est trop étroite, trop spécialisée. Critique qu’il ne ferait plus aujourd’hui parce que les scientifiques ne contrôlent plus le jeu scientifique. Comment parler de légitimation quand les standards doivent répondre à des buts sur lesquels des gens extérieurs au champ doivent s’accorder. Le mode 2 : introduit dans les 1990’s, influencé par les politiques de gouvernance de la recherche. Mode 1 : perspective de Kuhn : communauté décide ; paradigme et science normale. Mode 2 : il faut que le savoir soit pertinent (« relevant ») : contrepoint à la manière dont les scientifiques définissent d’habitude leur modes de faire, fondée sur le paradigme. Ce mode est accompagné par une novlang (Orwell). Autonomie scientifique : vision nostalgique ou encore quelque chose de positif ? Mais Kuhn ne considère l’autonomie que de manière trop spécialisée. Légitimation de générations de scientifiques juste parce qu’ils sont auto-organisés. Cependant, on doit protéger cette idée d’autonomie, voire la légitimer : d’autant plus important aujourd’hui qu’elle est menacée. Rôle de l’évaluation par les pairs : la micro-structure du paradigme kuhnien. Communautés décident des lignes de démarcation entre extérieur et intérieur. Processus social qui a souvent été vu comme symbolique de l’autonomie, son incorporation institutionnelle 17e siècle, Royal Society (UK) : la première communauté autonome selon les kuhniens : le roi ne peut interférer si elle n’interfère pas dans ses affaires non plus. Recherche : contrat privé. La R.S ne finançait pas la recherche (en principe tout le monde pouvait faire de la recherche). Dans ce contexte, être membre dans la R.S. : être reconnu comme un pair. Comment construire et acquérir cette confiance et le pouvoir qui va avec. Mais cela, c’est de l’ordre de ce qui se passait avant. Maintenant, l’évaluation par les pairs ne détermine plus seulement l’entrée dans le champ scientifique. Financement par le public, plus par le privé ; l’alliance de ce nouveau type de financement avec l’évaluation par les pairs = système où le financement apparaît en amont aux sources mêmes de la production de la recherche. Maintenant, pas seulement contrôle du processus de validation mais aussi du processus d’entrée dans le champ. Qui laisse-t-on entrer ? si on répond à cette question, tout est résolu. Kuhn : parle d’entraînement spécialisé > acculturation à la science, qui donne accès à son capital. 20è s : cela s’accélère après la WWII, en particulier à travers les financements de la recherche pour la Guerre Froide. D’un point de vue normatif, on voit la désintégration de ce système, qui n’a pas de remplacement évident. Demain, les anglais attendent les résultats de l’évaluation de type « REF » ( Research Excellence Framework) Implémentée par le gouvernement britannique depuis 1996 ; bu : légitimer la recherche académique. Modèle qui s’exporte, qui fait référence. Fondé sur l’évaluation par les pairs même si tout le propos est de dire que les chercheurs ne doivent pas être les seuls à compter dans cette évaluation. Autres aspects : valorisation, investissement… mais le processus d’évaluation reste par les pairs : les chercheurs veulent garder un pouvoir administratif. C’est un problème ! Trop de disciplines ; trop de spécialisation, et les évaluateurs en viennent à évaluer des domaines qui sont flous pour eux. Evaluation par les pairs est un culte, une boîte vide à laquelle on s’accroche pour le symbole mais qui est contre-productive. Idée avancée : le gouvernement ne veut pas dépenser 1 million de livre pour évaluation ; on devrait programmer un algorithme qui le ferait à la place des chercheurs selon une formule précise. Une forme de surveillance continue. Refusée par les académiques. Problèmes que cela pose : besoin croissant de capital financier, mais où l’obtenir ? il faut insister sur la responsabilité. Comment définir la communauté qui vient s’ajouter à celle des chercheurs, mais qui n’en est pas ? Les gouvernements ont leurs propres réponses ; ils donnent des buts à la science. Quelle serait une manière plus transparente et plus efficace ? Les métriques peuvent être un bon point de départ. Citation index, score h… ces mesures quantitatives sont simplistes, ne capturent pas ce qui est important. Mais elles ne sont pas structurées par les disciplines, et donc elles permettent d’observer les relations, les réseaux : qui utilise quoi ? Vision historique des métriques : la recherche change de forme, pas rigide comme le paradigme kuhnien. On peut surveiller ces changements pour imaginer la direction que ça prend (et non pas d’où ça vient). Investigation libre et autonome ne peut pas être limitée par son passé, d’où ça vient. Les métriques sont des bons éléments pour se projeter dans le futur, faire des jugements, anticiper (en théorie) : ce champ disciplinaire a atteint son apogée (par exemple). Un peu la même chose qu’on trouve en business. On n’a pas l’habitude d’utiliser les métriques de cette manière, mais cela peut être progressiste. L’évaluation par les pairs aura toujours un biais conservateur, fondé sur le consensus, ce sur quoi les gens se mettent d’accord. Vertus de l’évaluation par les pairs : la responsabilité : on fait comme on faisait avant parce que ça marche. Cet argument : pas trivial mais ne répond pas au problème de la liberté et de l’autonomie. Notre compréhension de la légitimation est limitée ; il faut avoir une vision collective, consensuelle, c’est ce qui fait la force du jugement scientifique >> argument conservateur, on se retranche dans les savoirs et les méthodes que l’on maîtrise (ligne de démarcation avec ceux de l’extérieur). Cela établit la science comme une sorte de capital. Evaluation par les pairs reste la méthode par défaut pour le jugement. Elle est forte d’un point de vue politique, mais faible du point de vue épistémologique. Ne fait pas avancer les buts de la science en tant que tels, mais protège les scientifiques. Condition post-moderne : selon toute logique, si on y croit, alors on ne croit pas au fait que la science est un corps distinct, mais plutôt qu’elle est intégrée aux processus sociaux (déjà là). Comment défendre la science ( ?) Quantité de savoir produit par des scientifiques qui n’est pas utilisé >> « savoir public non-découvert » > terme de la bibliothéconomie (science de la bibliothèque / de l’information) qui se demande : est-ce que le savoir est utilisé ? évaluation pour les bourses de recherche : normalement la validité de la recherche (conception, méthodes, état de l’art…), mais on ne parle jamais de ce dont personne ne parle mais existe quand même >> jusqu’à 80% de la production scientifique : pas utilisée Mais on s’en fiche Quand on le montre aux décideurs, on doit forcément se demander : pourquoi la finance-t-on ? question qui se pose, mais si elle peut paraître biaisée ou injuste. Les économistes disent : oui, c’est du bruit (noise) mais il faut le garder en fond La plupart de la recherche : on ne l’utilise pas. Pourquoi ne pas l’exploiter quand même : y revenir, voir si on peut trouver des solutions encore en suspens, pour ne pas réinventer la roue. Savoir public non-découvert (undiscovered public knowledge) : terme inventé par Swanson dans les 1980s. A partir du champ bio-médical, il voit deux directions de recherche ; si on les fait converger, on peut élaborer des hypothèses efficaces, avec des résultats corrects. Problème de scientométrie et de bibliométrie. Inventeur de la scientométrie : Dereck de Sollo Price : le plus important chercheur quantitativiste, historien et mathématicien. Il a popularisé le terme « big science ». Publie au début des 1960s : Little sicence, Big science. Une version de la loi de Pareto (sociologue italien élitiste) : 80% des ressources vont à 20% des gens parce qu’ils le méritent >> application à la production scientifique ? 80% de la production scientifique n’en vaudrait pas la peine. Mais Dereck de Sollo Price relativise cela : une production scientifique dans un champ n’est pas forcément accessible ou lisible par d’autres personnes d’autres champs. Ce qui n’est pas lu peut en fait être capital. Problème : on ne paie pas les gens pour lire, synthétiser, faire circuler. Il faut réorienter la valeur de ce qu’on produit et diffuse dans la science. On produit des choses qui ont de la valeur mais qu’on néglige : c’est un problème ! Gestion de la connaissance (knowledge managment) : à la mode il y a 10 ans. Knowledge Management Foundations : livre qu’a lu Fuller. Pas forcément des académiques, mais formés à l’université quand même. Intérêt pour ce capital scientifique non exploité. >> Développement des méthodes de data mining (fouille de donnés) par les gestionnaires de la connaissance sur la production scientifique publique. Exploitation pour leurs propres bénéfices. Idée de départ : il y a plus de connaissance qu’on le pense, qui n’est pas valorisée par ses producteurs eux-mêmes. Résultat : ils ne contrôlent pas sa valeur, les profits qu’elle peut générer quand exploitée par d’autres acteurs en dehors du champ scientifique. Ils n’arrivent pas à élaborer des standards qui déterminent et promeuvent les valeurs qu’ils défendent. Evaluation par les pairs est une des choses qui fait consensus dans la communauté scientifique parce que cela fait partie d’un arrangement social depuis environ 200 ans qui lui permet d’être autonome (plus que l’auto-organisation). Mais ce « cargo cult » est manipulé maintenant par les décideurs, hors des mains des scientifiques. Questions : Loïc Petitgirard Neutralité des métriques ? Réponse : Distinction entre métrique et évaluation par les pairs Evaluation par les pairs : un jugement fait ici et maintenant sur un objet spécifique Métriques : plus de marge de maneouvre ; perspective temporelle plus large, chercher des tendances générales pour voir dans quelle direction la recherche va. Une démocratisation implicite : chaque article compte pour lui-même. Mais évaluation par les pairs : discrimine à l’entrée : plein de choses n’entrent même pas dans l’évaluation. Métrique : tout est là. Attention, il ne s’agit pas de valider ou valoriser toutes les métriques qui existent, mais regarder la valeur quantitative de ces métriques, qui révèle beaucoup sur les manières de faire de la recherche aujourd’hui. J-C Ruano-Borbalan Biais Ghislaine Chartron : mesure / profondeur historique Automatisation de métrique : à relativiser Réponse : Au Royaume-Uni, on ne fait pas de métrique mais de l’évaluation par les pairs, mais on se désole du coût. Obligation d‘évaluation, la question est : comment la fait-on ? la métrique ne règle pas le problème de l’utilité de la science. D’autant plus que les métriques d’évaluation sont vraiment simplistes. Mais il y a de meilleures façons de concevoir des métriques, il faut s’y atteler. On a besoin de formes plus sophistiquées car les métriques permettent de voir les choses (instruments) : rapport à la représentation. Par ex : regarder les tendances sur le long terme. Permet des interprétations. Il y a des points positifs que n’a pas forcxément l’évaluation par les pairs, essentiellement fondée sur le jugement. Les scientifiques ne sont pas impliqués dans la définition de métriques… s’accrochent à l’évaluation par les pairs même si c’est contre-productif. En théorie, on devrait pouvoir arriver à des métriques plus fines et moins simplistes que les actuelles (les scientifiques doivent s’y mettre). L. Petitgirard Incertitude de la mesure ; jeu quantitatif Aucune métrique n’aurait pu prévoir des situations à la Haroche (prix Nobel physique, explosion facteur d’impact) Autre question : situation aux Nations-Unis ; prédiction sur le long terme phénomènes climatiques Réponse : Problème des « future studies » Epistimétrics / Nicholas Rescher, philosophe des sciences, travaillait à la Rand Corp quand elle développait les algo de prédiction ( ?). simulation informatique : projections, tendances, manipulation numérique de plusieurs façons… la technologie du savoir disponible pour la représentation peut être utilisée pour la prédiction. Quelle foi a-t-on dans la possibilité de mesurer quelque chose ? appareils intellectuels, outils mathématiques, développés dans ce sens. En fait, un problème idéologique plus que technique. La question de l’incertitude se pose dans plusieurs domaines. JCRB : méfiance envers la mesure : argument de défense pour ne pas bouger. L. Petitgirard : antagonisme sciences dures / sociales Antonella Tufano Sur quoi porte la connaissance Connaissances moyennes dans un domaine peuvent être révolutionnaires dans un autre domaine : comment on légitime ça ? échappe aux critères de légitimation dans un domaine. Invention de méthodes mais pas d’outils de légitimation classiques à disposition >> connaissance paradoxale, illégitimable ? Réponse Ce qui n’est pas découvert : le contexte du savoir. Savoir public non-découvert : il faut reconnaître que son propre domaine est limité et qu’il faut un autre domaine pour résoudre que le premier domaine se pose : casse les frontières disciplinaires. Il y a un problème à résoudre mais il faut aller chercher les ressources et les points de vue pour le résoudre ailleurs. Mais parler de l’importation d’un concept scientifique dans un autre champ (l’art par exemple) : pas un problème de légitimation mais d’innovation. Question corrélative : où se trouve le marché ? Problème différent. JCRB Question innovation rejetée aux périphérie du savoir ? oui, mais de moins en moins. Savoir public non découvert intègre des pratiques et discours non légitimés de manière canonique. Métriques ne peuvent pas prendre en compte cela. CF. problème de l’interdisciplinarité dans les écoles d’art, design, management, etc. aux périphéries de l’académie. Réponse Je suis d’accord JCRB Seeing like a state, James Scott Connaissance scientifique nécessaire pour l’Etat Quid de la légitimation quand la question de la créativité se pose ? Dans réflexion sur l’innovation Réponse Vision de Schumpeter : idée d’innovation, et de l’entrepreneur comme créateur destructeur (des marchés). Innovation change la nature des marchés : les gens réalisent que ce qu’ils veulent et ce qui est proposé. Exemple de l’automobile qui a remplacé le cheval. Ce qui a fait que l’innovation est créative et destructrice est…. Satisfaire un besoin antérieur certes, mais aussi changer le marché juste par la présence de l’innovation (c’est ce qui en fait une innovation). Je dois faire ça, acheter ça : valeur de l’innovation. Application plus générale ? JCRB Président du CNRS a dit : maintenant tout est innovation et la science doit s’y plier ( ?) Système conduit par ses buts. Quels effets ? On doit s’interroger sur les frontières entre système scientifique et système d’innovation Fuller : Schumpeter a dit que l’innovateur crée littéralement le marché ; importance de la figure de l’entrepreneur : invente des marché, et non pas y répond. Figure héroïque de Ford (dans l’exemple de l’automobile). Pas d’intervention de l’Etat, donc c’est différent. JCRB Confiance dans l’innovation de rupture (disruptive innovation). L’Etat est menacé par les systèmes de production, et essaie de changer les règles > d’où les grandes politiques pour favoriser l’entrepreneuriat tout en maintenant le(s) commun(s) ( ?). Problème des savoirs non mesurables A. Tufano Formes de savoir par le projet, savoir par le faire. 2 types d’innovation : par le marché / industries / débouchés ; ou invention au départ, trouvant son marché a posteriori (plus de créativité). Fuller Le but de l’entrepreneuriat à l’origine est de transformer une invention en innovation. L’automobile n’est pas restée une œuvre d’art / invention, mais a été produite selon une logique de marché de masse / innovation. JCRB Génie humain versus système technique L’état est tout : on ne peut plus penser production de connaissance indépendamment de la production économique captée par l’appareil d’Etat. Fuller Gouvernement néo-libéral au Royaume-Uni : Etat ne s’implique pas trop dans innovation. The Entrepreneurial State ( ?) Les contrats de la guerre froide sont à l’origine de la Silicon Valley. Orientation : investissement dans des structures de recherche spéculative, sans imaginer que cela puisse s’arrêter. Toujours aujourd’hui, même si tournant libertaire très fort, le financement par l’Etat laisse sa marque dans ce fonctionnement. Galilée, Edison… une infrastructure sociale permet à l’innovation d’émerger, mais l’innovations se définit par la rivalité ; les gens en face sont intéressant dans la mesure où ils sont la compétition (prendre leurs idées). Environnement social nécessaire à l’innovation, mais fondé sur perspective agoniste, pas coopérative. Reuven Brenner (Canadien) : économie politique des idées dans l’entrepreneuriat. Livre : Rivalry. Apparition de l’automobile : compétition avec le cheval. On, retrouve ces routines même dans les formes les plus individualistes de l’innovation. JCRB Voir aussi Arnaldo Bagnasco, Sociologue italien sur ces questions. Maintenant on parle des disciplines. Par exemple, pour l’évaluation par les pairs et les métriques : moins de biais (conservateurs) disciplinaires, mais comment ? Fuller Plusieurs problèmes Les métriques ne renforcent pas les frontières disciplinaires ; elles montrent les déplacements de ces disciplines. Des aires définies arbitrairement, pas naturelles, sont définies par les métriques. En général, les métriques sont appliquées par la recherche ; or, les disciplines sont aussi définies par l’enseignement, pas seulement par la recherche. Les métriques sont aveugles à la définition disciplinaire. Il faudrait combiner la recherche et l’enseignement pour définir des métriques. Si on regarde les auteurs très cités, on se rend compte qu’ils sont cités pour beaucoup de raisons. Raisons méthodologiques par exemple, pour la clarté de la méthode… autre exemple : legacy citation (citation d’héritage ?) : situer les auteurs / les références. L’évaluation par les pairs est fondée sur les disciplines ; mais les recherches soumises à l’évaluation dépassent souvent le cadre des disciplines. Il faut faire appel à des pairs d’une discipline afférente. Cela va croissant ; la recherche échappe aux frontières disciplinaires. La recherche se focalise sur des problèmes limités dans le temps, et les gens quittent un problème pour passer à un autre… cartographie de la recherche ne recoupe pas celle des disciplines. Ces dernières sont des proxy pour l’autonomie de la recherche. Mais on a besoin d’une conception de l’autonomie de la recherche qui ne se fonde pas sur les logiques disciplinaires. JCRB Statistiquement, peut-être… Mais dans la réalité française, problème de délimitation (opaque ?) des frontières par le CNU Repousser un nouvel entrant est une stratégie : vous ne faites pas partie de nous (mais comment définir ce qui est « nous » ?). Fuller Livre : Michelle Lamont (Harvard), How Professors think. Rôle rhétorique de l’invocation d’une discipline. Son argument : c’est bien parce que ça évite le conflit. « En tant qu’économiste, je juge ce travail »… Il faut négocier entre disciplines parce qu’on ne peut pas tout financement / tout soutenir. La voix du spécialiste / de l’expert permet de faire des choix. C’est de la bonne sociologie / économie : donc financement. Ironique : ce sont des « panels interdisciplinaires » mais les arguments sont disciplinaires. Pouvoir normatif des disciplines. Question Historique de l’innovation par le Ministère du travail en rapport avec la création d’emplois. Innovation contemporaine : bases de données ; liée à la loi de Moore, saturée en 2020, donc plus d’emploi ? Epistémo sociale du point de vue de Pascal ? & . ] e òóޝ7(GI'J'È+Ð+ , ,P,Q,â-ì-ø-.y.|.Ÿ.§.Ù/0B0L04&4'4B4C4·<¿<{=‡=¸>À>�B˜BHDPD‰D“DžD©DéEôE{F…FÎGÖGÀJÈJ´N¾NÍNØNþPQQ#Q†VŽV¿VÇVX#XáXüøüøüðüøüìüìüìüøüìüèüèüèüäüøüÙüÕüÑüÑüÑøÑÕÑøÑÍÑøÑÍÑÍÑÉÑÉÑÉÑøÑÅÑÅÑÁÑÁÑøÑøÑøÑhurµh²tÄhLäh^>åhB,hKLdhB,hÕ}¿mH sH hŒYh~hº õhÕ}¿hÕ}¿H*hDhÕ}¿Jghêëh i ³ Æ R y z ¿ À  ‘  - ‚ ]^äàáF—ýýýýýýýýýýýýýýýýýýýýýýýýýýýó Æ&™gdÕ}¿—|}êëðÚ!Ù>·"#�RfädegF˜™ÙÚ ,!öööööööööööööööööööööööööööö Æ&gdÕ}¿,!ï"%%&&û&ü&°(ì(ÿ(¡)õ)ö)µ*¶*Ç+È+Ú,Ç-‹/Œ/Ù/0�0»2¼2 4 4öööööööööööööööööööööööööööö ÆX gdÕ}¿ 4'4B4C4N4†4Ü4À5 7!747;7o7š7›7¦7Q8x:›;œ;«;Ö;H<I<«<¬<·<ööööööööööíííííííííííããããã Æ*"gdB, Æ’gdB, ÆX gdÕ}¿·<Ø<">¬> ?!?l?£?¤?µ?Ô?ý@þ@A;A|BUCVC\C±CºD»DÃDÔDÕDÚDûD,E‘Eõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõ Æ*"gdB,‘E’E›EâFÆGÇGÍG(HUH°H±H¿IÀIÆIÀJäJåJïJ%K´KµK½K—L˜L�LÃLQMRMZMõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõõ Æ*"gdB,ZM²MÑMOUPJQKQQQ•Q–Q¼Q;RŽÀr�� `·Ð¡¹-Š;c=1gL²£>–¾G‘�ð¢å×ôŸ¿´yi mäBTΑ­Èõô_.— „ËzN ËIë½Fóâv©_¨œÅu»ÝN·^êÓੱ¥ª³Ñ[¯· ��ù9«»S[­5l|EÿÊŒÍÍv»½ÚÌm1J5ÈülÌà×kk�­e ¯A¿:ƒo´·:�5 ¯A¿6ƒï]l®5l¼Å”¤3hÐ^/×^BFŒî8áë_¯åð) ²¡Ì.5ň¥r^®%èã=( E’¤žœdx„Hã¢dȉšm`Tyc†13¤æòDÀI&[þ{‚’˜ê{þäÛçOy'wŸÜýáäÞ½“»ßE–ÔJ£ªÔ³¯>þãÁÞï�¾|vÿS7^Tñ¿|÷áÏ?~âBùLÍyúÙÃ_?|úùG¿}sßßâhX…H‚…wyû,Ç4+¶åxÈ_Nb#R•ØJ#�R¤fqèïÊØB_Ÿ Џ6¶¼Å¡}¸€WÆw,ƒû1Ë<Þ–gWãÄî2FÛŒ;Y¸ªæªÐ<§‘{r>®âö:tÍÝA©ßî8ƒ¾I\*;1¶ÌÜ£(•(Â)–žzÇ0vðu›‹×]p&ØHz·‰×FÄIÉ€ ­lš í�â2qñ¶¸Ù½åµuy½�m$T¢ã˜Z4^Ac‰—ÊJh•ðkHÆ.#ûTq]!!Ò¦Ìë†X—Ì þV‚~Z‡;ì»t’ØH.É�Kç5ÄX¹Í:1J2¶OÒ¸Š}W@Š"o�I|—Ù¢ž!(�î[[á>»Ü$‘eÒ4AÔ›1wÄò fVþö't„°n5ÐÔ­^��ôE�;�¾�;~~�ZåÓ/8ì~][ö�ઙ�S�zît{î0’׿;o£qº‡¡ f—¨7ÍùMsöÿóÍy^=ŸKžvahÐjËd6ÚzÛ�ÌÝu�¥}9¡øšÐokO؃A%§�œ¸<…e1üT• X¸ˆ#-ãq&ß'2îÇ(ƒM{ÝWJ"‘«Ž„—1‡E=ìÔ­ð°ñ—樹ª!¦s$wYh†WÔpqÖ(Õh«"} -&ZQ �låb®|{•Éêʨ…g«kÓtS´f+]VëC9P^ºƒ%›°©ñ`+,¯Á¡_M ‡Dq¨x71*¢£ð÷„(÷Ú8£›YÃ6ë:vE Íø§Ü39òrl–¬ig¡Ób~þ,Hr¡`J2ž®&šVk‹¦ÞQËo®.¯ú^€²–?‚c.üL2šPÛ@D#¸, $7Y{f-ê"�zÜtgUn.æŒUÆr‰ØÄP¿ÊCES5“±yµ¡’í|p4“ŬXY‡ù׬€PÛ¡Å£d5Ø•Å�yÌ;!KÌûqxä é˜ï#?pªü ‰€Û ]Ðê®ÖÛú•Ý[óNS½ÐÒ83Žh£¼[ª«™¢â \÷“ÒýT1|sÚ®�{yWTÅŸ—+Õ4þŸ¹¢–¸‰M‰ žtd{\g×�…“ü'fÁ5Y§Î0 IÓ}<òHx\œ?J&L ™Ï#ÅY£•˜J´RpÅuh°s¼5«e)¼|¶p)¡g†–] ë»4—ø8–7nu´¼i²ÆkU\S4ý+”-`¼›2çÉgQÊÌAñ…�zÊäñ‹)Ë™òf>orG¯¾î¿°è˜L×)»ù'ÿÿPK! 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