Bibliographic record
Abstract
En 2016, le « Leave » l’emporte dans le référendum pour la sortie du Royaume-Uni de l’Union européenne. Faut-il voir dans l’incapacité de la plupart des politistes à avoir prédit cet événement un échec de leurs modèles explicatifs ? Et quelles sont les implications à considérer la discipline comme capable d’élaborer des propositions ayant une visée prédictive ? En s’appuyant notamment sur une comparaison de la situation de la science politique face au Brexit avec celle de la science économique face à la crise financière, l’article défend l’idée que c’est la capacité d’une théorie à rendre un événement intelligible rétrospectivement qui doit constituer un critère de validation, et non pas le fait de l’avoir anticipé. Réexaminant les causes du Brexit, nous montrons qu’il est possible d’en rendre raison sur la base de différents acquis de la discipline. Partant de ce constat, nous discutons également de ce que les politistes peuvent dire du futur, si l’on admet que la prédiction ne prend pas dans les sciences sociales la même forme que dans les sciences naturelles.
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 | 0.014 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.019 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".