Récits et responsabilités : délibérer des preuves de futurs souhaitables
Bibliographic record
Abstract
Les récits peuvent motiver, représenter des actions et les responsabilités associées. Dans la prospective, les narrations soutiennent la délibération des choix collectifs faits pour le futur. Elles offrent des « preuves de futurs ». Elles ne prédisent pas, mais informent des modèles d’aide à la décision. Ces narrations soutiennent des scénarios pessimistes (apocalyptiques) ou optimistes (eschatologiques), qui sont plus anciens que la collapsologie contemporaine. Elles représentent une polyphonie de responsabilités, que les uns et les autres doivent endosser pour une aventure comme celle d’une transition écologique juste. L’expérience de la Convention citoyenne pour le climat est abordée ici à partir de ces questionnements. Elle n’a pas laissé une grande place aux récits, aux incertitudes, aux querelles sur le futur et à leur évaluation à l’aune de la justice sociale, avec les conflits d’interprétation qu’elle comporte. De plus, d’autres capacités communicationnelles et rhétoriques n’ont pas été mis en œuvre, alors qu’elles permettent la confrontation critique, la conversation politique et la délibération, et d’arriver à des jugements « tout bien considéré ».
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 | 0.008 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".