Cette étrange pliure à partir de laquelle rien n’est plus pareil. La question de la contingence en sciences sociales : l’événement
Bibliographic record
Abstract
Il est, en sciences humaines et sociales, une catégorie appelée événement qui, chassée comme le fut Candide du château de Thunder-ten-tronckh, fut, comme lui, obligée de faire un long voyage avant de retrouver droit de cité dans des domaines où elle réapparaît peut-être un peu plus circonscrite. Le but de cet article est de cerner au mieux le sens que peut prendre aujourd’hui ce terme afin d’en faire une véritable catégorie analytique susceptible d’aider à la modélisation des sociétés contemporaines. Cette modélisation n’est pas fondée sur le seul événement. Elle est fondée sur le noeud de relations qui lie cet événement, les individus et le système sociétal. L’approche de cette modélisation est donc « relationnelle ». Et l’événement dont il est question ici ne peut être envisagé hors de cette relation généralisée que j’appelle « champ relationnel » et qui suggère qu’aucune des trois catégories analytiques citées ci-dessus n’a de sens ni d’intérêt en elle-même, pour une modélisation, hors de ce champ.
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 | 0.006 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.021 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.006 |
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".