Pragmatisme ou cynisme, le duel des géants : une analyse empirique et théorique des déterminants de l’action politique
Bibliographic record
Abstract
La montée des populismes ramène à l’avant-plan une question souvent négligée : la colère politique pousse-t-elle à l’action ou à l’inaction ? Plus fondamentalement, nous cherchons ici à savoir si la propension à l’engagement politique est plus grande lorsqu’elle s’adosse au cynisme ou, au contraire, lorsqu’elle s’adosse au pragmatisme. L’analyse est menée sur deux fronts, l’un empirique, l’autre théorique. Dans le premier cas, la European Social Survey (ESS) sert de corpus, avec plus de 100 000 répondants, répartis dans 12 pays, sur une période de douze ans. L’analyse théorique s’appuie sur les réflexions de William James et de John Dewey, deux fondateurs du pragmatisme moderne. Ce double effort tend à corroborer l’approche pragmatique, à disqualifier radicalement l’approche cynique et, par ricochet, à s’interroger sur le rôle la colère citoyenne comme levier pour l’action.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".