Observer, analyser, problématiser des pratiques théologiques. Les premières étapes de la praxéologie théologique
Bibliographic record
Abstract
Quand la collecte de données concerne des pratiques, la théologie pratique devient théologie des pratiques et requiert une méthode qui convienne à ce corpus. C’est ce que lui offre la praxéologie théologique qui, dans ses quatre premières étapes présentées ici par Olivier Bauer , propose un cheminement qui permet de problématiser une pratique non seulement après avoir identifié ses a priori et l’avoir observée en mobilisant toutes ses perceptions sensorielles, mais également après avoir analysé les significations inclues dans la pratique et données par les protagonistes, et avoir synthétisé la pratique dans un modèle, qu’il s’agisse d’un concept, d’un schéma ou d’une image. Cette praxéologie ouvre ainsi la possibilité d’interpréter théologiquement et scientifiquement les éléments d’analyse en vue d’intervenir sur la pratique pour la rendre plus fidèle à la théologie qui l’inspire et plus efficace dans le contexte qui est le sien.
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 | 0.015 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; 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".