Bibliographic record
Abstract
Avons-nous affaire à un problème de répartition ou plutôt d' organisation lorsque nous voulons résoudre les problèmes du capitalisme ?Nous allons réfléchir à cette question notamment en revenant sur le récent ouvrage de Thomas Piketty, Capital et idéologie 1 (2019), prolongement du Capital au XXI e siècle 2 (2013).Comme plusieurs l' ont noté, son étude du capitalisme ignore la profondeur de la critique de Marx 3 et se cantonne dans le paradigme de la répartition.Étonnamment aussi, Piketty ne nous donne pas de véritable définition de ce qu'il faut entendre par « capital » et « idéologie ».En réalité, le capitalisme renvoie à un problème d' organisation de la production, du travail et des rapports sociaux, plutôt qu' au simple paradigme de la répartition monétaire. Aborder le problème par ses conséquences plutôt que par ses causesDans Capital et idéologie, Piketty illustre son propos sur les inégalités d'un nombre impressionnant de données précises et exactes, notamment en ce qui concerne la faramineuse croissance des inégalités dans le monde depuis les années 1980, la cause étant « l' abaissement de la progressivité fiscale 4 ».Selon lui, le capital est essentiellement une affaire d'inégalité ou d'égalité des revenus.Pour lui, le capitalisme renvoie au propriétarisme, c' est-à-dire, à l' accès ou non à la propriété.C' est à partir de la Révolution française que la « promesse propriétariste » se serait répandue.Il s' agit d'une étude très descriptive et factuelle qui ne cherche pas à mettre à jour les mécanismes sous-jacents de l' organisation capitaliste.
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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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".