Bibliographic record
Abstract
Ce qui caractérise la science moderne, née à la fin de la Renaissance et développée du XVIIe au XIXe siècle, c’est qu’elle sut formuler une théorie adéquate du mouvement. Cette innovation fut réalisée dans le cadre de la Révolution mécaniste qui se produisit en Europe grosso modo entre 1543, année de la publication de l’œuvre De revolutionibus orbium coelestium de l’astronome et chanoine polonais Nicolas Copernic, et 1687, moment de la publication de Philosophiæ naturalis principia mathematica, l’œuvre maîtresse de Sir Isaac Newton. Il est notoire que c’est au cours du siècle et demi qui sépare Copernic de Newton que fut confirmée la vision héliocentrique de l’Univers grâce aux calculs et aux observations astronomiques de géants comme Copernic, Kepler et Galilée. C’est aussi au cours de ce siècle et demi que Galilée posa, avec le principe d’inertie, la première pierre de la dynamique moderne qui fut ensuite formalisée et mathématisée par Newton. Ce dernier mit ensuite la nouvelle dynamique à profit en développant sa célèbre théorie de la gravitation. Nul besoin de mentionner que les répercussions de la Révolution mécaniste – au cours de laquelle fut installé le cadre mathématique à l’intérieur duquel allait se poursuivre le développement de la physique jusqu’à notre ère et à laquelle contribuèrent de nombreux autres savants dont Tartaglia, Mersenne, Huygens, Boyle, Descartes, Pascal et Leibniz – furent considérables non seulement au niveau technique, mais aussi sur les plans intellectuel, culturel, philosophique et religieux. Depuis Emmanuel Kant, la thèse voulant que les nouveaux concepts physiques qui ont permis l’élaboration de la cinématique et de la dynamique fussent le résultat d’une décision nouvelle de « mathématiser la nature » n’a jamais été sérieusement remise en cause ; tout au plus certains auteurs ont-ils relativisé le rôle de la mathématisation. Dans un volumineux et ambitieux essai intitulé La Mathématisation du temps : de la science hellénistique à la science moderne, le polytechnicien Jean-Pierre Castel et l’ex-professeur de philosophie au collège de Rimouski Jean-Claude Simard s’inscrive en faux contre l’opinion reçue en faisant dans un premier temps valoir que le processus de mathématisation de la nature était déjà vivement engagé à l’époque hellénistique (Euclide ne l’avait-il pas appliqué avec succès à l’espace et Archimède aux corps pesants en fondant au passage la statique et l’hydrostatique?) avant, certes, de connaître un repli sur une posture platonicienne moins quantitative et plus spéculative. Vers la fin de la période hellénistique – qui s’étend de la mort d’Alexandre le Grand (en 323 av. J.-C.) à la défaite de Marc-Antoine et Cléopâtre VII devant Octave à Actium (en 31 av. J.-C.) et au cours de laquelle la Grèce vit son centre intellectuel migrer d’Athènes vers Alexandrie, Pergame, Syracuse et Rhodes – la science européenne entra, pour de multiples raisons savamment décrites par les deux auteurs dans leur livre, dans une forme d’hibernation dont elle ne commença à émerger progressivement qu’à partir du XIIe siècle.
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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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".