La synergologie, une lecture pseudoscientifique du langage corporel
Bibliographic record
Abstract
L’objectif du présent article est d’évaluer si la synergologie fait partie du domaine de la science ou si elle n’est qu’une pseudoscience du décodage du non-verbal. Le texte comprend cinq parties. Dans la première partie, nous décrivons des éléments importants de la démarche scientifique. Dans les deuxième et troisième parties, nous présentons brièvement la synergologie et nous vérifions si celle-ci respecte les critères de la science. La quatrième partie fait état d’une mise en demeure adressée à Patrick Lagacé et àLa Pressepour une série de textes qui présentait une vision très critique de cette approche. Enfin, l’utilisation d’arguments non pertinents d’un point de vue scientifique, une tentative inappropriée de donner de la crédibilité à la synergologie par une mise en demeure et un recours injustifié à l’argument éthique nous amènent à conclure que la synergologie est une pseudoscience du décodage du non-verbal.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.004 |
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".