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Abstract
Cet article propose une notion constructiviste de modèle dans la théorie physique applicable à la théorie scientifique en général, c’est-à-dire aussi bien dans les sciences exactes que dans les sciences sociales et humaines. La distinction entre appareil analytique et appareil expérimental par la médiation des modèles permet en effet de généraliser une notion qui est d’abord apparue dans les fondements de la physique chez David Hilbert et John von Neumann. Si l’on consent à inverser les flèches ou homomorphismes qui vont de l’appareil analytique, ensemble des structures logicomathématiques, à l’appareil expérimental, ensemble des données empiriques et des procédures expérimentales, on peut remonter par la modélisation des données jusqu’à l’appareil analytique qui assure la consistance ou cohérence logique de la théorie scientifique, qu’elle relève des sciences exactes ou des sciences sociales. Une telle articulation des savoirs peut apparaître formelle, mais elle a l’avantage de rassembler les entreprises scientifiques dans un schème unificateur qui jette une lumière nouvelle sur le débat majeur en philosophie des sciences contemporaine, la confrontation du réalisme et de l’antiréalisme, qui a des répercussions tant en philosophie de la physique qu’en philosophie du langage et en philosophie de la logique, ou encore en philosophie des sciences sociales, si l’on en croit Jürgen Habermas ou les tenants du contructionnisme appelé jadis constructivisme social ou socioconstructivisme. L’article conclut sur la distinction qu’il faut opérer entre le constructivisme logicomathématique et le contructionnisme, comme le dénomme Ian Hacking, pour bien marquer la distance qui sépare les postures fondationnelles ou les options philosophiques dans ce qu’il faut bien appeler « logique de la science », selon l’expression du grand philosophe pragmatiste Charles Sanders Peirce reprise par des empiristes logiques comme Rudolf Carnap.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".