Bibliographic record
Abstract
L’article discute dans une perspective de science politique les leçons à tirer de l’ouvrage de Claudia Moatti Res publica. Une histoire romaine de la chose publique. La première partie est centrée sur la méthode conceptuelle. Contre les usages positivistes de la langue et les approches essentialistes des concepts, une histoire attentive aux contextes et aux variations sémantiques est cruciale. Cette multiplicité sémantique doit à son tour être comprise comme politique. Si les oscillations de l’expression res publica nécessitent des analyses sur la courte durée, la longue durée et l’optique comparative impliquent à l’inverse de dégager des idéaux-types. La seconde partie de l’article analyse les interprétations contemporaines de la république, et les utilisations du mot. Les termes hérités de la res publica ont perdu de leur centralité politique, avec deux exceptions importantes : d’une part, la théorie politique et l’histoire des idées qui se proclament républicaines ; d’autre part, l’espace politico-intellectuel français. Dans les deux cas, la république dont il s’agit se rapproche davantage du second idéal-type dégagé par Claudia Moatti, qui met l’accent sur l’unité et le consensus, et qui envisage la res publica comme puissance publique. Les partisans contemporains du premier idéal-type, qui valorise l’action collective, le « tumulte », la citoyenneté active et la diversité de la cité, se tournent vers des termes différents, et en particulier vers celui de démocratie.
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 | 0.011 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.006 |
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".