L’abduction et l’enquête sociale comme procédé méthodologique pragmatiste
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous poursuivons les efforts de réhabilitation de l’institutionnalisme pragmatiste de John Rodgers Commons, mais en portant cette fois notre attention que sur les aspects méthodologiques. À cet effet, nous nous intéresserons aux travaux de Charles Sanders Peirce et à sa méthode de l’« abduction » ainsi qu’à ceux de John Dewey et à son procédé d’« enquête », puisqu’ils ont inspiré Commons dans ses recherches. Nous situerons notamment ces démarches complémentaires en regard des procédés usuels de déduction et d’induction et comme voie alternative à la tradition analytique cartésienne. Nous discuterons du procédé actif d’expérimentation ou de mise à l’épreuve, la causalité circulaire, qui résulte de la mise en application de l’abduction et de l’enquête sociale. Enfin, nous rendrons compte de l’expérience d’enquête de notre thèse de doctorat, inspirée de la méthodologie pragmatiste.
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 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 | 0.005 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".