Bibliographic record
Abstract
La démocratie délibérative s’oppose fréquemment à une conception rationnelle du citoyen qui, selon ses théoriciens, ne permet pas d’atteindre une authentique démocratie. Pourtant, la démocratie délibérative souffre elle-même de difficultés théoriques importantes dont une partie des solutions a déjà été abordée dans la théorie du choix rationnel. Nous voulons montrer que le choix rationnel, dans sa version « étendue », peut servir à améliorer la démocratie délibérative sans pour autant en ébranler ses fondements. Nous effectuerons d’abord un survol de la démocratie délibérative, en insistant sur les questions de formation et d’expression des préférences des citoyens dans l’agora. Nous y découvrirons certaines difficultés théoriques que nous tenterons par la suite de résoudre par un ensemble de mécanismes issus de la théorie du choix rationnel. Parallèlement, nous verrons que la délibération raisonnable est possible dans un paradigme rationnel, que nous appelons la « délibération circonstancielle ».
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 | 0.012 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.038 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".