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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".