Bibliographic record
Abstract
Dans notre contribution, nous voudrions aborder les pratiques du pardonner en relation avec les pratiques institutionnelles et juridiques de l’amnistie. À ce propos, nous distinguerons le jugement éthique du jugement moral afin de lier le discours sur la subjectivité au discours sur les domaines culturels, tels le droit et la juridiction. En effet, la dimension éthique est suspendue entre l’institutionnalisation des valeurs (protocole, procédure, loi) et l’autoréglage du sujet agent (pratiques d’autoréflexion et gestion de soi-même) : dans la dimension éthique, le sens reste toujours questionnable. L’imperfectivité de la clôture sémantique (le « pourquoi » de l’action) entraîne pour toute pratique éthique la nécessité de se « justifier » et, surtout, le devoir de rendre compte de son fondement dans la durée. Tout cela met au coeur de l’éthique des pratiques la décision , c’est-à-dire une négociation de la pratique sur son propre bien-fondé, son « caractère sensé », dans une tension interprétative qui connecte la motivation à la loi. Enfin, nous pointerons du doigt le fait que, dans le régime de l’éthique, existe un fort besoin de reconnaissance réciproque, telle la reconnaissance réciproque et publique de la culpabilité et du pardon. La relation entre victime et coupable ne touche pas seulement à la relation intime entre les deux, ni seulement aux pratiques de sanctions juridiques, mais aussi aux jugements de l’opinion publique, voire de la doxa , car c’est cette dernière qui encadre la relation et construit les frontières entre le pardonnable et l’impardonnable.
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 | 0.007 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".