De quel « danger sociologique » parle-t-on ? Tensions autour du diagnostic d’une sociologie en crise
Bibliographic record
Abstract
Alors que se multiplient les constats de « crise » de la sociologie, l’article fait droit aux difficultés qui se posent sitôt que de tels diagnostics sont émis sans s’entendre au préalable sur ce qui constitue cette discipline. Faute d’en référer à un horizon définitoire commun, les mises en cause de la sociologie risquent fort bien d’en dire moins sur son état présent que sur l’incertitude qui frappe ses praticiens. C’est une leçon que semblent avoir tirée Bruno Karsenti et Cyril Lemieux dans leur ouvrage Socialisme et Sociologie (2017), en proposant trois critères réputés constitutifs de cette discipline. On éprouve ici la prétention totalisante de ces critères à travers une lecture critique du Danger sociologique (2017) de Gérald Bronner et Étienne Géhin. Nous montrons que l’essentiel de leurs thèses est traduisible dans les termes du triptyque considéré, que les auteurs rejettent pourtant et dont leurs contradicteurs, à tort nous semble-t-il, rappellent l’incompatibilité.
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 | 0.016 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.080 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.026 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.008 | 0.016 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".