Bibliographic record
Abstract
Les arts mantiques chinois sont fondés sur le postulat d’une dynamique cosmique cyclique dont la régularité rendrait les évènements futurs prédictibles. Cependant, du fait de la multiplicité des paramètres qui entrent en jeu dans cette dynamique, son déchiffrement est particulièrement complexe et nécessite des techniques élaborées de « calcul » du destin. Ce travail se concentre, en particulier, sur des opérations de décompte visant à produire des restes dans plusieurs pratiques divinatoires spécialisées et communes observées aujourd’hui dans le monde chinois. Ce processus opératoire est mis en relation avec des procédures divinatoires similaires dans d’autres contextes culturels ainsi qu’avec d’autres activités telles que le jeu. Cet article interroge la tension entre la complexité des techniques divinatoires (qui visent à inclure le maximum de paramètres pour rendre compte d’une situation de la manière la plus juste possible) et la nécessaire simplicité que requiert l’application de ces techniques dans des contextes d’action et de prise de décision. Il met ainsi en évidence à quel point les artefacts divinatoires et les schèmes de pensée qui leur sont associés fonctionnent comme des outils de déchiffrement et d’orientation en réduisant l’insondable diversité du cosmos à une échelle appréhendable par l’esprit humain.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.004 |
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".