Alfred Binet and Crépieux-Jamin: Can intelligence be measured scientifically by graphology?
Bibliographic record
Abstract
On n’a pas assez souligné qu’Alfred Binet (1857-1911), qui a été avocat au barreau de Paris entre 1878 et 1884, a toujours été très intéressé par les questions d’expertise judiciaire en général et par l’analyse graphologique de l’écriture manuelle en particulier. En France, l’intérêt du public pour la graphologie va être mis en lumière dans le domaine judiciaire lors de l’affaire Dreyfus (1894-1895). Binet, devenu un psychologue expérimentaliste de renom, va cependant considérer dans un premier temps que la graphologie n’est qu’une pseudo-science qui ne peut apporter aucun concours à la justice parce qu’elle n’a pas montré sa fiabilité au plan scientifique. Cette condamnation ne sera cependant pas définitive, car au début des années 1900 Binet va être de plus en plus attiré par les applications de la psychologie scientifique. Il décide ainsi de tester le caractère scientifique de la graphologie en s’adressant à des professionnels avec qui il va collaborer étroitement, le plus célèbre d’entre eux étant Jules Crépieux-Jamin (1859-1940). Ce changement d’opinion de Binet est dû à l’intérêt qu’il va porter à la question de la psychologie individuelle et à son implication dans la Société Libre pour l’Étude Psychologique de l’Enfant (SLEPE) qui va mettre en place une commission de graphologie. Intéressé par l’étude scientifique de l’intelligence, il va collaborer à partir de 1902 au plan expérimental avec Crépieux-Jamin dans le but d’étudier les signes extérieurs et objectifs de l’intelligence dans la graphologie. Il publia en 1906 un ouvrage intéressant à ce propos. Dans cet article nous proposons 1. une analyse contextuelle de l’intérêt de Binet pour la graphologie, 2. une revue de ses multiples travaux sur ce thème, 3. une analyse de la réception de l’ouvrage de Binet sur la graphologie. Ses travaux sur la graphologie constituent un exemple typique de l’approche scientifique que Binet défend en psychologie : étudier en détail le comportement de quelques sujets d’exception.)
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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 | 0.006 | 0.043 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".