Social Science and Social Struggle: Understanding the Necessary Confluence of Scholarship and Political Commitment
Notice bibliographique
Résumé
Social scientists and historians are wary to acknowledge that political commitments play a part in their explanations of society. But we all know they do. Are we poor scientists? Not according to the Edinburgh School, which argues all successful scientific theories are but practical knowledge, shaped by the encounter of human purpose and empirical world. Practical knowledge always involves the uncertain, trial and error application of the intellectual resources drawn from exemplary solutions to new situations. Praxis is the only valid path to knowledge. But no matter how successful, practical knowledge is a theoretically and empirically limited ‘working knowledge' which cannot produce sure understanding of the generative processes producing what we see. What distinguishes studies of society from those of Nature is that the political purposes of conflicting scholarly traditions are so deeply and manifestly divergent. Implications? Above all we should be skeptical about any strong claims to theoretical certainty, on our part or by others. Dogmatism and sectarianism are epistemologically untenable in the Edinburgh view. Scientific debate would be advanced if we were as open about our political orientations as we are enjoined to be about research design and methodology. And demanded the same of others. This may be possible across ‘camps' in the same tradition and even ideological barriers, where goodwill prevails. In the public sphere the Edinburgh perspective suggests the shifting of the grounds of debate and the framing/reframing of issues requires a tacit recognition that social knowledge is shaped by its political purposes and cannot simply be ‘the facts m'am, just the facts.'
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,177 |
| Communication savante | 0,023 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».