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Record W2050678579 · doi:10.7202/1002283ar

Les sciences sociales battent de l’aile. Quel phénix en renaîtra?

2011· article· fr· W2050678579 on OpenAlexvenueno aff
Immanuel Wallerstein

Bibliographic record

VenueCahiers de recherche sociologique · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objet de ce texte est de renouveler l’interrogation épistémologique sur les sciences sociales. L’auteur questionne particulièrement les assises philosophico-historico-politique de ces sciences — leurs prémisses —, la place qu’elles ont occupée depuis leur fondation et les facteurs qui les mettent aujourd’hui en crise. Après avoir fait appel à l’histoire pour montrer l’étroite relation entre la construction première de leur objet et de leur approche, l’auteur souligne que l’évolution du monde, surtout depuis 1945 et encore plus spécifiquement depuis le début des années soixante-dix, a fait que la base-réalité de leur existence et de leur pratique disciplinaire nomothétique a disparu, ce qui les met en crise profonde, existentielle. C’est sur cette réalité qui suscite dans l’embarras intellectuel chez les chercheurs et les penseurs de ces disciplines que s’appuie le titre de cette conférence : « Les sciences sociales battent de l’aile. Quel phénix en renaîtra? » La dernière partie du texte s’emploie à explorer quelques paramètres pour répondre à la question. L’auteur souligne entre autres le nouveau rapprochement entre les sciences sociales et les sciences naturelles, et la nécessité de placer au centre des préoccupations en sciences sociales l’espace-temps qu’elles avaient dégagé de leur objet lors de leur première fondation.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Commentary · Consensus signal: Commentary
Teacher disagreement score0.012
Threshold uncertainty score0.048

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0060.025
Scholarly communication0.0120.014
Open science0.0010.005
Research integrity0.0040.011
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

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.

Opus teacher head0.633
GPT teacher head0.428
Teacher spread0.205 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreCommentary

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".

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Published2011
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