Sciences, technologies et sociétés de A à Z
Bibliographic record
Abstract
Vaccination, OGM, épidémies, contraception, changements climatiques: voilà des sujets portant à controverse où la science semble autant juge que partie. Mais que sait-on vraiment du fonctionnement de la science et de la technologie ? Louées ou honnies, elles font intimement partie de notre vie, sans que nous ne comprenions toujours comment, ou pourquoi. Ce dictionnaire unique en son genre cartographie nos liens complexes avec la science et la technologie envisagées comme phénomènes humains. Il détaille le vocabulaire et les questions de la « STS » (Sciences, technologies et sociétés), champ des sciences humaines voué à la compréhension critique des savoirs et de leurs usages. Chaque entrée présente l'état des recherches sur un aspect précis des sciences et des technologies et rend compte des acquis théoriques, des méthodes d'enquête et des débats en cours. Fruit du réseau d'expertise du Centre interuniversitaire de recherche sur la science et la technologie (CIRST), ce livre mobilise plusieurs disciplines - sociologie, philosophie, management, communication, science politique, histoire, économie et scientométrie -, tout en mettant à l'avant des concepts communs. Le grand public, les étudiants, les décideurs et les chercheurs y trouveront un outil de référence nécessaire pour réfléchir autrement à ces questions qui nourrissent nos inquiétudes et nos plus grands espoirs.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.000 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".