Complexité et cohérence : approche épistémologique de certaines controverses politiques
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques années, on observe au Québec une polarisation aigüe au sujet de questions telles que l’identité, la laïcité et la place de la religion dans les institutions publiques, le racisme, etc. Après avoir rappelé les principes proposés Edgar Morin pour étudier la complexité, nous proposons une lecture épistémologique/ méthodologique de certaines de ces controverses qui concernent l’islam. Nous élargissons quelque peu le principe dialogique de Morin pour aborder des logiques qui ne font pas partie d’un même système. La rencontre de deux processus relevant de logiques différentes qui produisent un même comportement a comme conséquences, entre autres, celle de rendre difficile des prises de position politiques tout à fait cohérentes. Les acteurs politiques, favorisant la cohérence plutôt que l’incohérence, ont alors tendance à adopter une position de déni face aux logiques qui produisent des significations différentes de celles qu’ils adoptent. Le dialogue social devient alors impossible. Les principes proposés par Morin permettent de concevoir l’aspect nécessairement paradoxal d’un même phénomène social, et ouvrir la porte à une discussion plus nuancée du phénomène.
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 | 0.015 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.077 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.021 |
| Open science | 0.004 | 0.009 |
| Research integrity | 0.006 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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; 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".