L’adjectif « technique » : au-delà de la polysémie, l’histoire de l’évolution d’une attitude
Bibliographic record
Abstract
L'adjectif « technique » : au-delà de la polysémie, l'histoire de révolution d'une attitude — Qu'ont de commun les titres Rédaction technique (Laganière, 1983), Traduction technique (Bédard, 1986), Vocabulaire technique de philosophie (Lalande) ? Un certain emploi de l'adjectif « technique » qui ne renvoie pas au même réfèrent. Cette polysémie, loin d'être un simple phénomène sémantique, a des racines profondes. Ce sont les avatars de cet adjectif que tente de retracer le présent article. En puisant à la fois dans l'Histoire des idées, dans l'histoire littéraire générale et dans la lexicologie, l'auteur explique le contexte idéologique et sociologique qui, de l'Antiquité gréco-romaine au XXe siècle, en passant par les philosophes pratiques du XVIIe siècle et surtout les Encyclopédistes du XVIIIe siècle, a rendu possibles les relations « technique = scientifique », « technique = spécialisé », « technique = art » et « technique = technologie ». Il montre les incidences de ces relations sur la typologie des textes et propose, des types de textes dits « techniques », « scientifiques » ou « spécialisés » une définition moins équivoque car fondée, non point sur les concepts de Science et de Technique avec prévalence diffuse du concept de Technologie mais sur une opposition Science et Technique, la première définie comme un savoir pour le savoir, la seconde, comme un savoir ordonné sur l'action. Un texte tient son appartenance catégorielle non de son objet mais de sa visée. Un texte traitant de technologie est, dans tous les cas, spécialisé. Il est technique s'il est orienté vers la manipulation, l'interaction avec l'objet (un artefact par exemple); il est scientifique si la recherche de compréhension des principes sous-tendant l'objet en est la visée.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".