Bibliographic record
Abstract
Câest à la lecture des Mémoires de Saint-Simon â et par le biais dâune réflexion poursuivie depuis quelques années sur le rôle de la singularité dans son Åuvre â que nous en sommes venu à nous interroger sur la normalité. Saint-Simon, homme de principes et de règles, mais hostile à toute moyenne et à tout nivellement, sâen serait sans doute étonné, car la normalité, telle que nous la pensons depuis le XIXe siècle, superpose un peu monstrueusement deux idées que tout opposait de son temps: ce qui sert de modèle et ce qui a la plus grande fréquence. Cet amalgame eût paru absurde et choquant à la plupart des esprits dâAncien Régime, parce quâil suppose la foule détentrice dâun bien précieux, qui nâest ni vérité ni sagesse mais légitimité intrinsèque ; en élevant à cette sorte de souveraineté le vulgum pecus, la normalité renverse en définitive toute hiérarchie : plutôt que de faire émaner cette légitimité de la personne sacrée du prince, elle lâaccorde au plus grand nombre. [â¦]
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 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".