Bibliographic record
Abstract
Un embarras certain entoure l’usage des termes croire et croyance dans les travaux des anthropologues. L’argument développé ici porte sur l’une des causes de cet embarras : le double sens qu’ont ces termes dans les langues occidentales sous l’influence du christianisme et qui semble caractéristique des religions universalistes. Ce double sens révèle un lien implicite entre objet de croyance et attitude de croyance, la primauté logique revenant à l’attitude et l’objet lui étant subordonné. Il peut en découler que l’objet acquière un statut de Vérité et que l’attitude devienne radicale et systématique, détachée de toute confrontation avec la réalité. L’exemple de la terminologie mongole illustre, par contraste, l’absence d’un tel lien — absence qui caractérise, semble-t-il, un grand nombre de cultures non-occidentales. En effet, les verbes mongols que l’on peut traduire par « croire » s’appliquent exclusivement à l’attitude de croyance, que les Mongols envisagent éventuellement dans son prolongement, c’est-à-dire l’action rituelle à laquelle elle donne lieu. L’absence de renvoi à des objets de croyance donnés apparaît comme une source de souplesse et d’innovation. Elle engendre une dynamique spéculative volontariste qui s’exprime surtout par les procédures divinatoires.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".