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Enregistrement W3032000341 · doi:10.3167/ds.2020.240105

Leçon 1 du cours

2020· article· fr· W3032000341 sur OpenAlexaff
François Noël

Notice bibliographique

RevueDurkheimian Studies · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueHistorical and Scientific Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanctionsHumanitiesPhilosophyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

*Full article is in French La publication de la leçon inédite du cours de physiques des moeurs et du droit de 1899 sur les sanctions pénales permet de mieux comprendre la typologie des sanctions et responsabilités que Durkheim planifiait de déployer dans le cadre de cette dernière partie de l’éthique objective consacrée à la théorie spéciale des sanctions. Nous nous attardons plus particulièrement, dans cet article, sur la réfutation de la définition de la peine par la douleur et sur les arguments que Durkheim amène pour corriger la définition de la peine qui figure dans la DTS. Nous présentons également l’ébauche d’une typologie des sanctions négatives qui figure dans cette leçon et qui montre que la définition sociologique des sanctions pénales passe par leur comparaison avec d’autres sanctions négatives, tant répressives (publiques et privées) que restitutives (civiles). Enfin, nous soulignons l’intérêt qu’il y a à explorer certains éléments du texte, notamment les sanctions positives et l’éthique subjective qui, bien qu’ils y soient peu développés, permettraient sans doute de parfaire notre compréhension de la sociologie de la morale de Durkheim.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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