L’abduction comme mode d’inférence et méthode de recherche : de l’origine à aujourd’hui
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Ce texte a pour objectif de discuter de l’évolution et de montrer l’actualité et la fécondité de l’inférence abductive. L’abduction sied tout particulièrement bien aux approches constructivistes puisqu’elle demande à ce que l’on tienne compte du contexte de l’action. Toute enquête résulte du doute qui se veut la condition de la mise en route de l’enquête, car l’esprit ne se satisfait pas du doute, il aspire à trouver une autre croyance stable sur laquelle se reposer. La méthode scientifique d’où résulte l’abduction découle des travaux de Peirce, qui lui donne deux sens. L’un se veut un processus de formation d’une hypothèse explicative et l’autre relie les trois types d’inférence dans une séquence d’arguments nouant, dans cet ordre, abduction, déduction et induction. Pour l’enquête sociale, Dewey s’est inspiré de la logique abductive de Peirce. À la lumière des processus intellectuels fondamentaux en recherche identifiés par Mucchielli (2007), nous avons mis en exergue les processus intellectuels et particuliers sous-jacents aux recherches qualitatives du raisonnement abductif. Encore aujourd’hui, cette forme d’inférence trouve de nombreux adeptes et son utilisation est pluridisciplinaire.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.086 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it