La fonction constructive de la délibération : de l’accord à l’ajustement
Bibliographic record
Abstract
Les théories épistémiques et délibératives de la démocratie soulignent l’importance du processus de la délibération quand l’objectif poursuivi est de parvenir à de bonnes décisions. Dans cet article, nous nous intéresserons aux différents mécanismes grâce auxquels une délibération publique à la fois ouverte, libre et inclusive, peut parvenir à de bonnes décisions, avant d’envisager ce que la délibération peut apporter en cas de désaccord. Nous nous concentrerons plus particulièrement ici sur la fonction constructive de la démocratie, c’est-à-dire sur cette capacité qu’a la démocratie délibérative d’identifier et de formuler, de manière épistémiquement instructive, les problèmes de justice auxquels doit faire face le corps politique. Il faudra donc d’abord expliquer comment la démocratie permet de colliger l’information et de la mettre à disposition de chacun, afin d’expliquer ensuite comment la délibération peut permettre l’émergence d’accords entre les individus. Nous verrons alors que la délibération a des limites, et pourquoi elle se révèle incapable de surmonter certains désaccords. Nous tâcherons enfin d’expliquer le rôle qu’elle joue dans la formulation des désaccords politiques. Sur ce point, nous montrerons que la délibération permet d’éviter que ne surgissent des désaccords politiques insoutenables, qui mettraient en péril l’intégrité du corps politique.
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 | 0.018 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.039 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".