Autorégulation épistémique des systèmes sociaux de production de connaissance: le cas de la Banque du Canada
Bibliographic record
Abstract
La littérature actuelle en philosophie de l’expertise accorde une plus grande attention aux aspects individuels du phénomène qu’à ses aspects sociaux. Le résultat est de rendre insatisfaisantes les méthodes dont dispose une personne profane afin évaluer le niveau de confiance à accorder à des regroupements d’experts (organisations expertes, centres de recherche nationaux, agences de financement, etc.). Le mémoire propose une ébauche de cadre conceptuel permettant d'évaluer rationnellement la confiance que l'on devrait accorder à de telles entités, appelées « systèmes socioépistémiques ». Il est suggéré d’utiliser la capacité d’un système social à contrôler et à corriger les croyances fausses tenues par ses membres, ou « autorégulation épistémique ». Au plan normatif, cette capacité générale se traduit par certaines caractéristiques bénéfiques qui devraient être retrouvées au sein d’un système socioépistémique. Ces caractéristiques sont intégrées au cadre conceptuel à partir de travaux en philosophie, en sociologie et en histoire des sciences. Afin de tester le cadre conceptuel « sur le terrain » et valider son utilité en pratique, il a été choisi de focaliser sur le cas de la Banque du Canada, l'organisation experte qui régule la politique monétaire au pays. Au plan empirique, une grille d’analyse a donc été développée pour opérationnaliser le cadre conceptuel, c’est-à-dire cumuler des observations concernant les pratiques épistémiques au sein de la Banque du Canada. Pour combler le besoin informationnel relatif à cette grille d’analyse, un corpus de documents officiels issus de la Banque du Canada a été moissonné du web, et des techniques de forage de textes ont été appliquées afin d’en extraire les documents pertinents. Bien qu’il faille, pour appuyer les conclusions tirées dans le mémoire, effectuer davantage de recherche avec des méthodes complémentaires, on peut avancer que des tensions semblent exister quant à la préservation de l’équilibre des intérêts cognitifs au sein du système. Celles-ci sont accentuées par des tendances de pilotage de la recherche visant la réalisation d’un agenda « officiel » de recherche pour l’organisation. Au final, bonifier progressivement le cadre conceptuel de l’autorégulation épistémique pourrait permettre d’en faire un guide pratique à l’évaluation, par procuration, du niveau de confiance à accorder à un regroupement expert.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".