Bibliographic record
Abstract
Toute société vit à coups de « réglages » entre les différentes composantes de la vie sociale, de l’économie, de la politique, de la culture, mais aussi à coup « d’arbitrages » entre l’intégration et l’exclusion, entre l’État protecteur et le marché destructeur ou encore à coups de « compromis » entre les décisions prises « en haut » et leur mise en œuvre « en bas », entre la subordination et la volonté d’y déroger par affirmation de son autonomie. Vivre en société et transformer les organisations repose sur des interactions qui créent des règles : ces règles permettent la communication et l’échange social, la collaboration et le conflit, l’arbitrage et le compromis. Selon Jean-Daniel Reynaud (1997, 1999), la vie des règles, leur élaboration et leur renouvellement constituent une régulation sociale qui est l’objet même de la Théorie de la Régulation Sociale qu’il élabore tout au long de son parcours; cette théorie permet de comprendre les modalités de construction d’obligations sociales auxquelles les individus se soumettent, du fait que ces règles sociales sont le produit endogène de leurs relations. Si elle a pour point de départ le domaine des relations professionnelles, elle s’en éloigne ensuite pour devenir une théorie générale de l’échange social. Les débats et prolongements auxquels elle donne lieu (de Terssac, 2003) montrent la fécondité de cette théorie, mais aussi son caractère ouvert.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.032 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.006 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".