Un échec des modèles explicatifs de la science politique ?
Notice bibliographique
Résumé
En 2016, le « Leave » l’emporte dans le référendum pour la sortie du Royaume-Uni de l’Union européenne. Faut-il voir dans l’incapacité de la plupart des politistes à avoir prédit cet événement un échec de leurs modèles explicatifs ? Et quelles sont les implications à considérer la discipline comme capable d’élaborer des propositions ayant une visée prédictive ? En s’appuyant notamment sur une comparaison de la situation de la science politique face au Brexit avec celle de la science économique face à la crise financière, l’article défend l’idée que c’est la capacité d’une théorie à rendre un événement intelligible rétrospectivement qui doit constituer un critère de validation, et non pas le fait de l’avoir anticipé. Réexaminant les causes du Brexit, nous montrons qu’il est possible d’en rendre raison sur la base de différents acquis de la discipline. Partant de ce constat, nous discutons également de ce que les politistes peuvent dire du futur, si l’on admet que la prédiction ne prend pas dans les sciences sociales la même forme que dans les sciences naturelles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,045 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».