Relire la méthode d’Ivan Illich. Cheminer vers des sciences « humaines » ?
Bibliographic record
Abstract
La méthode d’Illich consiste à se défaire des présupposés qui imprègnent l’usage des mots et des sens et déconstruit les cadres instituants qui déterminent notre façon de penser et de mener la recherche. Les travaux d’Illich sur les « cadres oculaires » qui ont historiquement façonné le regard sont comparés à ceux de H.‑Ch. Puech sur la conception du temps chez les chrétiens et les Grecs anciens et à ceux de C. Magni sur l’espace dans l’écriture olmèque. Illich dessine étymologiquement sa méthode comme un chemin qui se fait en marchant et cherche à renouer avec une « lecture savoureuse et jouissive » et « la fonction conviviale du langage ». Il développe une poïét(h)ique attentive à la langue et l’écriture de l’autre, déployant une éthique scientifique à travers « un chemin d’amitié » qui passe par l’ascèse, cet exercice qui définit le travail du chercheur. Lequel passe par une injonction poïétique , créativité terminologique au service de la clarté des textes donnés à lire au lecteur. N’est-ce pas d’une éthique et de valeurs aussi clairement redéfinies dont a cruellement besoin la recherche contemporaine ?
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 | 0.017 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.010 |
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".