Bibliographic record
Abstract
Les discussions sur la complexité dans les sciences sociales ont été affectées par des malentendus concernant la notion de système. L’une des caractéristiques des systèmes sociaux est qu’il s’agit de systèmes d’acteurs, dans lesquels la composition des intentionnalités peut utilement servir de fil conducteur pour la construction des logiques de ces systèmes. Les choses sont bien évidemment différentes dans les sciences de la nature. Dans ce contexte, la complexité peut se définir en mathématiques ou en physique par l’augmentation du niveau d’imprévisibilité d’un système, ce qui n’est pas le cas dans les mondes sociaux. L’hypercomplexité des systèmes sociaux repose sur une très forte interactivité entre acteurs, objets et environnements et cette interactivité est d’autant plus intelligible que l’on connaît les attentes, les désirs, les craintes, les projets des acteurs. En conséquence, le futur devient un objet d’études à la fois plus accessible et plus nécessaire aux les sciences sociales, comme les exemples de la « transition démographique » et des choix résidentiels individuels en témoignent.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.006 |
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".