La science économique dans l’œil d’un philosophe
Bibliographic record
Abstract
Interventions économiques : Tout d'abord merci Maurice Lagueux pour avoir accepté cette entrevue.J'aimerais commencer par une question d'ordre général : comment définiriez-vous la philosophie économique ?Et quel est son rapport avec la pensée économique et la méthodologie économique, deux sous domaines de l'économie qu'elle croise ? 2 Maurice Lagueux : Je pense que vous avez raison de souligner que diverses disciplines croisent l'économie, une science qui porte sur l'activité et les organisations économiques.Alors il y a, entre autres évidemment, l'histoire de la pensée économique.L'économie n'est pas une discipline qui est aussi définie que la physique.Il y a encore des courants très différents qui traversent l'économie actuelle.Ces courants ont une origine et par conséquent la réflexion sur l'histoire de la pensée économique, sur la façon dont tout ça s'est développé, demeure quelque chose de très important.La plupart des départements accordent une certaine importance, parfois même une grande importance, à l'histoire de la pensée.Ce qui n'est pas autant le cas, je pense, dans des disciplines comme la physique que je qualifiais tout à l'heure de mieux définies, car l'histoire du développement est moins essentielle pour ceux qui se consacrent à la pratique de telles disciplines.Tout cela pour dire que l'histoire de la pensée économique devait forcément prendre une place non négligeable autour de l'économie comme telle.
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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 | 0.024 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.041 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.008 | 0.015 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".