Bibliographic record
Abstract
Les disciplines des sciences humaines et sociales se différencient assez largement du fait de leurs objets et de leurs méthodes. Pourtant, plusieurs d’entre elles ont régulièrement mobilisé des modèles interprétatifs similaires : du modèle philologique au modèle neuronal, en passant par les modèles structural et stratégique. Or, il s’avère que de tels modèles ne sont pas que des opérateurs analytiques. Ils ont encore à voir avec les dimensions proprement constitutives des objets étudiés. Dans le même contexte, et sur les mêmes bases, il devient possible de revisiter des problématiques que l’on s’était habitué à qualifier par référence à un champ académique particulier. Ainsi du concept d’action, plutôt rattaché à l’anthropologie, ou de celui de signification, qui relève classiquement de la linguistique. Or, à propos de ces deux notions phare, les objets de la linguistique, de l’anthropologie et de l’ethnomusicologie permettent de dresser des topographies nettement plus denses et subtiles que ce que l’on en disait, révélant par surcroît des principes dynamiques insoupçonnés.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".