Bibliographic record
Abstract
Cet article examine quelques idées concernant ce que j’appelle une éthique de la mémoire publique. Plus exactement, il considère comment les citoyens devraient apprendre à se souvenir du mal politique commis et subi dans des sociétés marquées par les circonstances de la réconciliation, dans lesquelles la stabilité politique et les pratiques démocratiques sont mises en péril par des souvenirs collectifs qui alimentent l’antipathie mutuelle et le ressentiment entre les citoyens d’un même État. Comment des communautés démocratiques fonctionnelles peuvent-elles être réparées ou créées à nouveau lorsqu’elles ont été fracturées par des hostilités historiques ? Cet article examine un certain nombre de réponses possibles à cette question en utilisant une conception délibérative de ce qu’une communauté démocratique fonctionnelle devrait être. Cette conception s’incarne en gros dans deux normes démocratiques : l’impartialité et l’inclusion. C’est en référence à ces deux normes que l’article discute différentes tentatives actuelles de remplacer les anciennes histoires nationales, qui s’appuyaient sur les mythes civiques, par des histoires multiculturelles qui les refusent.
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 | 0.028 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.032 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.017 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.006 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".