L’individualisme de Jon Elster : une position méthodologique ou ontologique1 ?
Bibliographic record
Abstract
En épistémologie des sciences sociales, Jon Elster est connu pour sa défense de l’individualisme méthodologique et sa critique des explications de haut niveau. Cette note critique la plus récente formulation de sa position (Explaining Social Behavior, Cambridge University Press, 2007). D’une part, nous montrons que les problèmes relatifs aux explications au niveau agrégé s’appliquent également aux explications en termes de mécanismes psychologiques, privilégiées par Elster. Si les mécanismes psychologiques contribuent à l’explication en sciences sociales, ce n’est pas parce qu’ils font explicitement référence à des états intentionnels, mais parce qu’ils rendent mieux compte que les autres hypothèses de ce qui fait la différence entre deux faits ou événements. D’autre part, nous soutenons que l’individualisme ne doit pas servir d’idéal régulateur dans la recherche en sciences sociales. Si l’explication des comportements individuels est souvent essentielle pour produire une bonne explication, il existe des situations où elle est susceptible de nuire à la qualité de celle-ci en introduisant des éléments inadéquats.
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 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.047 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.019 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".