L’héritage du postmodernisme en histoire : réflexions sur le rapport des historiens à l’exercice épistémologique1
Bibliographic record
Abstract
La discipline historique, possiblement plus que les autres sciences humaines, a eu un rapport difficile avec le défi postmoderne. Après un bref tour d’horizon nécessairement schématique des réflexions sur l’impact du postmodernisme sur la discipline historique, ce texte se penche sur un problème rarement soulevé en philosophie de l’histoire que le postmodernisme est venu poser avec une nouvelle acuité, celui du rapport non pas pratique, mais théorico-discursif que les historiens entretiennent avec leur savoir : l’exercice épistémologique. Nous soutenons que si les historiens ont longtemps valorisé l’absence de cet exercice au sein de leur discipline, le défi postmoderne a amené plusieurs d’entre eux à déplorer cette absence. C’est le rapport même des historiens à l’épistémologie qui se serait infléchi sous l’impulsion du postmodernisme. Au-delà de cette inflexion discursive majeure, nous concluons qu’il serait pertinent de s’interroger davantage sur les fonctions et les fins de l’exercice épistémologique au sein de la discipline historique, interrogation qui oblige à penser à nouveaux frais la vieille et épineuse question de la relation difficile entre histoire et philosophie.
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 | 0.018 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.067 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".