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Record W2012657646 · doi:10.7202/1021200ar

Physiognomonie de l’Autre : des caricatures de la nature à la ségrégation sociale

2014· article· fr· W2012657646 on OpenAlexvenueno aff
Martial Guédron

Bibliographic record

VenueÉtudes françaises · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicHistorical and Scientific Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

À la fin du xviiie et au début du xixe siècle, bien que discréditée par de nombreux scientifiques et par de nombreux philosophes, la physiognomonie a eu un remarquable impact sur les nouvelles sciences que constituaient alors l’anthropologie, la psychiatrie et la criminologie. Cette influence des théories physiognomoniques est manifeste dans la manière dont les descriptions du visage privilégièrent des protocoles servant à classer les types raciaux, les malades mentaux, les déviants et les criminels. Dans le même temps, la physiognomonie a favorisé, à travers l’interaction entre les images et les discours, une fusion, ou une confusion, entre les critères scientifiques et les critères esthétiques. À une date où le profil grec représentait la plus parfaite incarnation de l’humanité, on peut imaginer que l’hypothèse suivant laquelle la beauté physique était un indice de valeur morale ou de santé mentale a pu avoir des conséquences notables dans la discrimination de certains groupes humains. En fait, l’interférence de préjugés esthétiques sur les savants de l’époque les a conduits à percevoir certains représentants de l’espèce humaine comme des caricatures, c’est-à-dire comme des contre-modèles de la beauté idéale. Par la suite, les préjugés esthétiques ont continué d’interférer largement dans les théories raciales. Or le fait est que cette confusion n’a pas seulement influencé les diverses théories sur la hiérarchie des races, mais aussi celles concernant les différentes classes sociales. C’est pourquoi cet article partira de l’hypothèse de Michel Foucault suivant qui les métaphores de la lutte des races furent souvent transposées dans celles de la lutte des classes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.993
Threshold uncertainty score0.039

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0070.041
Scholarly communication0.0070.004
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.268
Teacher spread0.256 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2014
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