APPROCHE SYSTÉMIQUE TRANSDISCIPLINAIRE DE L’AGOANTAGONISME ET DU DILEMME DES PRISONNIERS À PARTIR D’UN CORPUS DE BANDES DESSINÉES
Bibliographic record
Abstract
Le « dilemme des prisonniers » est une situation où deux acteurs ont intérêt à coopérer, mais chacun peut trahir l’autre. Si l’un coopère et l’autre trahit, le coopérateur est pénalisé, le traître récompensé. Si les deux trahissent, le résultat leur est moins favorable que s’ils avaient coopéré. Itéré plusieurs fois de suite, le jeu autorise chaque protagoniste à user de représailles envers l’autre ; il est utilisé pour modéliser des phénomènes en politique, en biologie et en psychologie. On montre, à l’aide d’une méthode graphique, que « trahir ou coopérer, punir la traîtrise », sont les situations qui font l’intérêt du scénario d’une bande dessinée! La méthodologie retenue détermine les stratégies des protagonistes, quelles variantes sont rencontrées d’une série à une autre, et comment émergent les situations nouvelles. Cette méthodologie ouvre aux jeux d’économie expérimentale (équilibre de Nash, optimum de Pareto) et à l’écriture d’un scénario, et permet d’intégrer l’analyse scientifique, systémique, transdisciplinaire, d’un document de littératie illustrée, dans un parcours pédagogique pluridisciplinaire, voire pluri-niveaux de formation.
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 | 0.005 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".