Bibliographic record
Abstract
Les recherches scientifiques de l’époque de Nishida Kitarō (1870-1945) ont clairement établi que l’émergence de l’être humain, comparée à l’animal, n’est pas une différence de nature mais de degré, et que toutes les fonctions cognitives ont une assise biologique déterminée. S’appuyant sur ces recherches innovatrices, Nishida s’efforça de mettre à jour les continuités et les discontinuités dans la transition de l’animal à l’être humain. En particulier, il mit l’accent sur l’aspect conscient de l’animal, ainsi que sur l’aspect corporel de l’humain. À cet égard, il fut un pionnier dans le développement d’une question très importante, à savoir celle de l’animalité de l’être humain. Ce faisant, il montra que le centre de gravité de l’existence humaine n’est pas la raison mais le corps. Ainsi considérées, les réflexions de Nishida concernant l’animal peuvent aider à effacer les différences radicales établies dans l’histoire de la philosophie et de la religion entre la partie spirituelle de l’être humain et sa partie animale, et par extension, l’ensemble du règne animal. Elles conduisent à aborder de manière positive ce que l’humain partage avec le monde animal, à savoir son propre corps et sa propre animalité.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.194 | 0.064 |
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".