Spécificité de la problématisation scientifique : le travail d’abstraction et de généralisation
Bibliographic record
Abstract
Dans notre souci de comprendre la problématisation scientifique, et en prolongement de la présentation au symposium « Probléma » de Chicoutimi, nous explorons ici une caractéristique fondamentale des problématisations théoriques (en sciences) : le travail de généralisation qu’elles permettent et ce que l’on peut appeler leur abstractivité. Nous montrons que cette caractéristique est liée à la mise en jeu de principes qui fondent les domaines de savoirs et organisent leurs méthodes. Il s’agit là d’une étude en cours. C’est donc un document de travail qui mériterait un peu partout des explicitations que je ne suis pas encore tout à fait en mesure de fournir. D’où également une bibliographie restreinte essentiellement à nos travaux antérieurs, où on trouvera des références plus larges correspondant à nos références théoriques, épistémologiques et didactiques.
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 | 0.052 | 0.071 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.067 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.037 |
| Open science | 0.004 | 0.012 |
| Research integrity | 0.007 | 0.015 |
| 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".