Psychostimulants : au-delà de l’usage médical, l’usage anthropotechnique
Bibliographic record
Abstract
L’augmentation des facultés psychiques est une aspiration humaine très profonde. Depuis quelques décennies, une nouvelle réponse a vu le jour avec la banalisation des « smart drugs » aux États-Unis et des « psychostimulants » en France. Cet article est une étude philosophique des dictionnaires pratiques de psychostimulation. Plusieurs particularités doivent être remarquées. Premièrement, ces livres ont du succès : le phénomène n’est pas marginal. Deuxièmement, ils associent savoir scientifique, informations pratiques et rêves de science, voire un espoir de génialité. Troisièmement, ils s’adressent à des individus en bonne santé : car ils ne traitent pas de pratiques médicales, mais de pratiques anthropotechniques. Quatrièmement, celles-ci changent notre propre conception de l’humanitude : nous sommes à la fois sujets et objets des techniques, à la fois acteurs autonomes et produits modulaires. Les psychostimulants impliquent des potentialités ambivalentes. D’un côté, améliorer l’intelligence et accroître la mémoire forment des buts positifs. De l’autre, la toxicité et l’addiction ne sont pas des problèmes négligeables, surtout lorsque ces usages viennent en réponse à des pressions professionnelles de performance.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| 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".