De l’intérêt d’une approche relationnelle dans la modélisation des systèmes complexes
Bibliographic record
Abstract
La sociologie, depuis son origine, s’est constituée sur quelques postulats qui furent des sources de querelles interminables et constituent aujourd’hui des limites à son développement. Le premier était que l’étude d’une société devait se faire, soit en étudiant le social comme source des situations individuelles (holisme méthodologique), soit en étudiant, au contraire, les individus, leurs caractéristiques, leurs choix et actions, pour rendre compte des caractéristiques observables de la société (individualisme méthodologique). Un autre postulat était que l’analyse scientifique supposait que soit banni tout hasard, toute imprévisibilité dans les mouvements de la société, le contraire impliquant que l’on ne puisse ni comprendre, ni se projeter dans le futur sociétal. Les développements contemporains de la sociologie rompent au moins partiellement avec ces positions. Les chercheurs en sciences humaines et sociales essaient de conjoindre les deux approches initiales (holisme et individualisme). Certains essaient aussi d’introduire la (ou les) temporalité(s) dans l’analyse afin de rendre compte de l’incontournable historicité des hommes et de leurs sociétés. Ce texte vise à proposer une approche « relationnelle » de la sociologie, permettant de conjoindre holisme et individualisme dans des modèles historicisés des systèmes complexes que sont les systèmes sociaux. Il insiste sur l’intérêt, voire la nécessité d’une modélisation relationnelle trialectique pour étudier les systèmes complexes.
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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 | 0.010 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.015 |
| Open science | 0.006 | 0.007 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".