Bibliographic record
Abstract
Le passé d’une personne est-il révélateur ? Les valeurs morales sont-elles indifférentes à l’identité personnelle ? Une personne peut-elle changer radicalement si les circonstances changent ? Ce sont quelques-unes des questions générales qui entourent l’interrogation spécifique aux pays postcommunistes, celle de la possibilité ou non d’ignorer le fait qu’un politicien qui déclare aujourd’hui « ses convictions démocratiques » a collaboré avec la police politique. Cette question, posée à travers la problématique de l’identité personnelle, porte sur une réalité difficile à imaginer pour un citoyen d’une société démocratique qui n’a connu ni la torture, ni l’intimidation provoquées par la police politique sous le communisme, du temps où il existait un délateur pour vingt personnes. Cet article examine les possibles conséquences que pourrait avoir l’ouverture des archives de la police politique sur l’identité de ceux qui ont été « l’objet de la surveillance » et sur celle des anciens délateurs. En tenant compte du fait que l’identité personnelle se définit en termes de continuité et d’une certaine unité, cet article analyse deux cas « exemplaires », même s’ils sont des cas limite : le premier porte sur la récupération de l’identité personnelle par l’aveu et le deuxième sur l’héroïsme de préserver la cohérence identitaire dans les cas exceptionnels.
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 | 0.011 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.048 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
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".