Les émotions au coeur de la transformation sociale : une lecture à partir de John Dewey
Bibliographic record
Abstract
Le philosophe américain John Dewey a élaboré une théorie des émotions spécifique qui permet d’aborder de façon renouvelée la question de la transformation sociale. La théorie de Dewey est précieuse, car elle constitue un outil appréciable d’unification des théories modernes des émotions : foncièrement non dualiste, elle pose que l’émotion est ce qui nous relie à autrui ou à notre environnement. Loin d’être un phénomène purement intérieur, l’émergence d’une émotion dépend de notre humeur, de notre histoire personnelle, du contexte social et culturel dans lequel nous vivons. La théorie propose ainsi une analyse dynamique qui prend en compte l’histoire de la relation. L’émotion a en particulier un pouvoir de transformation sociale qui s’exerce à l’échelle de l’individu, mais aussi sur le plan collectif. Les institutions, les habitudes, les règles de vie ne sont donc pas figées et évoluent elles-mêmes avec les émotions qu’elles génèrent. Dans cette analyse, l’émotion est ce qui signale et guide le changement d’habitude. Or, il peut arriver aussi qu’une routine ou une habitude émotionnelle nous fige dans une posture qui empêche toute transformation. L’approche de Dewey nous interroge en conséquence sur la façon dont l’articulation entre les habitudes et les émotions individuelles conduit à une transformation sociale durable et pérenne. Cela dépend-il de la « qualité » de l’émotion ? Le pouvoir des émotions est-il celui d’une émotion « ordinaire » ? Ce pouvoir est-il limité ?
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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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".