Topologie et modélisation chez René Thom : l’exemple d’un conflit de valeurs en éthique
Bibliographic record
Abstract
Pour l’épistémologue, mais aussi pour le théoricien de l’éthique, la théorie thomienne des modèles présente un intérêt particulier. Elle établit que la connaissance, ainsi que toutes les catégorisations abstraites qui en résultent, sont façonnées en première instance par les morphologies d’événements qui s’offrent à nos sens. L’intérêt de cette approche épistémologique pour l’éthique est de répondre au problème de son universalisation. Alors que l’éthique traditionnelle fonde la justification sur des principes qui, linguistiquement ancrés, peinent à s’imposer au-delà des cultures particulières, la théorie thomienne des modèles ouvre la voie à un nouveau type d’aide à la décision qui est fondé sur un mode de connaissance universel : la topologie. Cet article expose les fondements épistémologiques de la théorie thomienne, pour ensuite en proposer une application originale aux conflits éthiques.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
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".