Effondrement sociologique ou la panique morale d’un sociologue
Bibliographic record
Abstract
Avec Apocalypse cognitive , le sociologue Gérald Bronner entend traiter un problème grave : notre attention serait vampirisée par les moyens modernes de communication et d’échanges. Internet et les réseaux sociaux numériques, en particulier, auraient pris d’assaut notre « cerveau ancestral ». Cet univers numérique, fonctionnant selon lui à la façon d’un « marché libre » et « dérégulé », accaparerait des esprits rendus faibles par des contenus de qualité douteuse. G. Bronner entend démontrer en quoi l’activité en ligne révèle (sens premier de l’apocalypse du titre) les limites et faiblesses de notre fonctionnement cérébral et menace la démocratie et la civilisation. L’auteur a recours au registre alarmiste de l’« apocalypse » et distille, au gré d’une démonstration qui se veut rigoureuse, des recommandations pour sortir de l’ornière. Apocalypse cognitive ne s’adresse pas spécialement à un lectorat académique. Cet essai relève plutôt de l’intervention et de l’alerte. Pourtant, il prétend s’appuyer sur des connaissances scientifiques et son auteur ne cesse de faire appel à l’autorité des neurosciences pour accréditer des vues souvent très personnelles. Et c’est en cela que le bât blesse. G. Bronner enchaîne les affirmations péremptoires sur la « nature humaine », fonde ses interprétations sur des données biaisées, et déforme les résultats des neurosciences pour les ajuster à des opinions très tranchées. Nous documentons dans cette lecture critique en quoi cet usage de l’autorité scientifique est questionnable, sans épuiser l’inventaire des mésinterprétations et erreurs contenues dans le livre (une annexe, déposée sur l’archive ouverte HAL, en liste l’essentiel). Fourre-tout qui ne résiste pas à l’épreuve de l’argumentation scientifique, Apocalypse cognitive offre donc non pas un diagnostic sérieux mais une incantation moraliste, mobilisable dans le champ politique.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.040 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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".