Bibliographic record
Abstract
La plupart des analyses statistiques sont construites selon une logique linéaire : analyses de variance, analyses de régression. Pourtant, bon nombre de ces analyses dépeignent des phénomènes dont l’interprétation théorique est impossible dans une logique linéaire; ces phénomènes appellent plutôt une théorisation de type dialectique. Plus encore : les techniques statistiques linéaires permettent communément des modélisations multivariées. Or, les associations entre variables qu’elles décrivent, même si elles sont statistiquement soumises à une logique linéaire, permettent aisément des interprétations systémiques. Ainsi, la linéarité de l’analyse statistique peut servir des théorisations relationnelles ou systémiques. C’est ce que voudrait illustrer cet article. Pour ce faire, il présentera les résultats de deux analyses empiriques effectuées avec des outils statistiques sur des phénomènes sociaux (rapport des jeunes à la communauté, usages des médias) et il montrera comment les objets qui sont dépeints ne peuvent être théorisés adéquatement sans qu’on recoure à des notions de récursivité, de dialectique et de système.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".