Still Lost in Translation! A Correction of Three Misunderstandings Between Configurational Comparativists and Regressional Analysts
Notice bibliographique
Résumé
Even after a quarter-century of debate in political science and sociology, representatives of configurational comparative methods (CCMs) and those of regressional analytic methods (RAMs) continue talking at cross purposes. In this article, we clear up three fundamental misunderstandings that have been widespread within and between the two communities, namely that (a) CCMs and RAMs use the same logic of inference, (b) the same hypotheses can be associated with one or the other set of methods, and (c) multiplicative RAM interactions and CCM conjunctions constitute the same concept of causal complexity. In providing the first systematic correction of these persistent misapprehensions, we seek to clarify formal differences between CCMs and RAMs. Our objective is to contribute to a more informed debate than has been the case so far, which should eventually lead to progress in dialogue and more accurate appraisals of the possibilities and limits of each set of methods.
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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 | 0,023 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,013 |
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 ».