La complexité aux limites de la rationalité. Proposition de définition de la structure de base de la complexité du couple actions-attitudes par la critique du principe du tiers-exclu
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise la définition d’une structure de base de la complexité dans le couple attitude cognitive/action par la remise en cause du principe de tiers exclu. Prenant pour point de départ la volonté humaine, il est montré que, celle-ci faisant preuve de faiblesse (akrasie aristotélicienne et objectifs que l’on se fixe relevant des effets essentiellement secondaires de Jon Elster), la personne met en oeuvre des stratégies d’autocontrainte (comme l’engagement) irrationnelles mais efficaces. Leur efficacité découle de la capacité humaine à être de mauvaise foi, au sens sartrien du terme : une mauvaise foi en toute bonne foi. La structure de cette mauvaise foi est fondée sur le résultat de la coprésence contradictoire entre croyances incompatibles et, même, leur renforcement réciproque, malgré le fait que se forcer à croire est un exemple d’effet essentiellement secondaire, soit un objectif que l’on ne peut vouloir. C’est le mécanisme de cette contradiction qui est décrit, remettant en cause ce principe du tiers exclu. Le résultat de ce mécanisme peut être pensé comme la « brique élémentaire » de la complexité humaine.
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 | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".