Bibliographic record
Abstract
Comment vivre ensemble malgré les différences et les différends ? La démocratie est-elle le pire des régimes à l’exception de tous les autres ? N’avons-nous le choix qu’entre la démagogie des tribuns et la tyrannie des hommes forts ? Faut-il préférer la sécurité à la liberté, et l’ordre à la justice ? Autant de problèmes abordés par Shakespeare dans Coriolan. Rome y oscille entre trois régimes décadents : une démocratie rêvée qui vire à la démagogie, une aristocratie effective mâtinée d’oligarchie militaire, une pente tyrannique qui rappelle la monarchie exécrée. Dans sa démesure élitiste et son refus de jouer la comédie du pouvoir démocratique, le héros s’avère incapable de convertir son triomphe militaire en suprématie politique – ignorant que la politique est la continuation de la guerre par d’autres moyens. Ainsi cette tragédie brasse-t-elle des enjeux d’une déchirante actualité pour nos démocraties en souffrance : guerre civile latente, lutte des classes exacerbée, crise perpétuelle, instabilité permanente, bestiaire fratricide, dissension infinie, impossible concorde civile, corruption fatale, salut par l’impérialisme, expulsion du héros, bureaucratie désenchantée, et règne ultime de la représentation.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".