Bibliographic record
Abstract
Le concept de risque tente de rendre compte de discours et de pratiques qui s’appuient sur une connaissance plus ou moins formalisée de ce qui pourrait advenir. Si son origine remonte au Moyen Âge, c’est au cours de la période moderne que certains groupes sociaux ont commencé à interpréter des expériences et à justifier des décisions en se réclamant d’un nouveau discours sur l’avenir, le risque. Ce discours est alors étroitement lié aux pratiques émergentes de l’assurance, de même qu’à l’invention, dans le dernier tiers du xviie siècle, du calcul des probabilités. Au cours des siècles qui ont suivi, l’affranchissement graduel de la société moderne à l’égard de la tradition a été accompagné d’un approfondissement continuel des discours et des usages du risque, non seulement au sein des pratiques de prévoyance et de la science probabilitaire, mais également dans le gouvernement même des sociétés. D’ailleurs, ces dernières furent progressivement conçuescomme des corps gouvernables, à travers l’épistémologie des sciences naturelles et de la médecine qui donnaient naissance à un savoir sur la nature et sur l’homme, selon une approche à la fois épidémiologique et clinique des risques. Si bien que, de nos jours, tout tend désormais à être décliné en termes de risques, du réchauffement climatique à la crise économique, de la pauvreté à la criminalité, des pandémies au terrorisme, du rôle de l’État à celui des experts. Selon certains théoriciens du risque, ces usages et ces discours auraient pris de plus en plus d’importance au point de devenir le nœud des enjeux qui structurent désormais l’ensemble des dimensions de l’existence collective. Voilà, en peu de mots, sur quel grand processus historique complexe ce livre se penche.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".