Construire le politique. Contingence, causalité et connaissance dans la science politique contemporaine
Bibliographic record
Abstract
Construire le politique. Contingence, causalité et connaissance dans la science politique contemporaine , Laurent McFalls (avec la collaboration de Nicolas Liorzou, Julie Perreault et Anca Mot), Presses de l'Université Laval, 2006, 319 pages. Il y aura toujours un risque à encourir dans la préparation d'un manuel dont l'ambition est de présenter l'unité d'une discipline dont la convergence n'est souvent qu'artificielle ou institutionnelle. Très au fait de ce risque, Laurent McFalls précise d'emblée que, la plupart du temps, les manuels proposent “ un tour d'horizon plus ou moins superficiel et aléatoire ” (p. xiv) ou versent dans le dogme brutal du “ il y a ” (il y a des idéologies, il y a des problèmes politiques, il y a des théories des relations internationales) sans égard à la construction épistémologique de cette “ réalité ”. Dans Construire le politique. Contingence, causalité et connaissance dans la science politique contemporaine , McFalls et son équipe relèvent le défi imposé par une synthèse désireuse d'éviter ce pragmatisme qui dissimule davantage qu'il ne révèle, pour inviter le lecteur à une réflexion épistémologique et philosophique sur les présupposés d'une discipline dont le pluralisme engendre certainement une science saine, à défaut d'un gai savoir.
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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 | 0.018 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.096 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".