Bibliographic record
Abstract
Parler des modèles en histoire est une affaire délicate, car le mot recouvre des pratiques historiennes différentes depuis son apparition dans la discipline, après la dernière guerre mondiale. Pour une minorité d’historiens surtout spécialisés en histoire économique, il correspond à une vision nouvelle de la discipline qui tenterait d’intégrer certaines démarches mathématiques, en particulier aujourd’hui la théorie des jeux. Pour d’autres, en revanche, parler de modèles relèverait surtout d’une évolution du vocabulaire, sans impliquer de véritable mutation disciplinaire. Les historiens construisent et utilisent surtout des modèles explicatifs, voire palliatifs quand ils ont de trop grandes difficultés avec leurs sources, afin de présenter leurs travaux et de permettre des comparaisons. Il en découle un certain nombre de situations dans lesquelles les historiens ont du mal à garder le contrôle des modèles qu’ils utilisent, ce qui affaiblit leurs résultats : ils sont parfois prisonniers de leurs modèles, dont le rapport à la réalité est parfois problématique, confondent parfois comparatisme et transposition des modèles, voire se font piéger par des modèles discrets, qu’ils utilisent sans s’en rendre vraiment compte.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.005 |
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".