Mettre Léviathan aux fers : le libéralisme méthodologique de James Buchanan
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur la pensée politique de l’économiste américain James M. Buchanan, chef de file de l’école du Public Choice et figure de premier plan du courant néo-libéral. Le coeur de cette pensée réside dans sa prétention à déduire la primauté de la liberté individuelle d’une position méthodologique plutôt que d’un raisonnement utilitariste ou d’un a priori métaphysique. D’un côté, en effet, Buchanan insiste fortement sur l’indépendance logique entre l’individualisme entendu comme méthode d’analyse et l’individualisme entendu comme norme régissant les arrangements politiques. De l’autre, il s’efforce d’édifier une sorte de déontologie, dont les traits et les composantes procéderaient de l’individualisme méthodologique, mais dont la validité ne reposerait aucunement sur une préférence pour l’individualisme normatif. Nous entendons démontrer ici que Buchanan n’arrive pas à tenir son pari d’un libéralisme purement méthodologique : la défense du statu quo à laquelle il se livre ne s’explique pas uniquement par le scepticisme moral, mais aussi par la crainte que la mise en oeuvre de changements ne faisant pas consensus ne mine la stabilité du gouvernement et ne conduise à un état d’anarchie encore plus indésirable.
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 | 0.008 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".