Bibliographic record
Abstract
Des agents produisant et échangeant des connaissances constituent un système complexe socio-sémantique, dont l’étude représente un défi à la fois théorique, dans la perspective de résoudre un problème de reconstruction en sciences sociales, et pratique, avec des applications permettant aux agents de connaître la dynamique du système dans lequel ils évoluent. Nous montrons que plusieurs aspects significatifs de la structure d’une communauté de savoirs sont principalement produits par la dynamique d’un réseau épistémique où co-évoluent agents et concepts. La structure est principalement décrite par la taxonomie de communautés de savoirs à partir de simples relations entre agents et concepts et de treillis de Galois; nous obtenons une description historique se rapportant à la progression des champs, leur déclin, leur spécialisation ou leurs interactions. Nous micro-fondons ensuite ces phénomènes en exhibant et en estimant empiriquement des processus d’interaction au niveau des agents, en co-évolution avec les concepts au sein du réseau épistémique, qui rendent compte de la morphogenèse et de l’émergence de plusieurs faits stylisés structurels de haut-niveau.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.049 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 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".