Savoir et affect : pour une économie du non-savoir
Bibliographic record
Abstract
Il est peu de notions aussi vastes que celle du non-savoir, mais le flou du caractère nécessairement négatif de sa définition s’accompagne tout de même du sentiment que la source de ce qui ne peut qu’être déterminé négativement par la pensée (non, cela n’est pas le savoir) ne peut qu’être positive. Notion à l’applicabilité infinie, parce qu’en elle vient s’abîmer tout ce qui ne peut tenir dans l’espace de la maîtrise relative à ce dont on peut dire : je sais de quoi il s’agit. Est non-savoir tout ce qui se rapporte au bouillonnement pulsionnel de la vie et à l’échéance fatale de la mort. Ce qui pousse l’homme au meurtre, au génocide, à la guerre et à la violence révolutionnaire se confond avec un contenu affectif et identitaire qui ne peut être ramené au savoir sans laisser de reste. Mais tenter de comprendre ce qui échappe à l’entendement est cela même qui relance sans cesse la réflexion comprise comme cœur du savoir. Le savoir se montre ainsi sous une extrême dépendance face à son Autre. À la lumière de cette hypothèse devant beaucoup aux découvertes de la psychanalyse, le présent mémoire s’est donné pour objectif de jeter un regard frais sur quelques grandes tensions sociopolitiques de l’Histoire; mais il a d’abord fallu évaluer philosophiquement la possibilité d’un concept de non-savoir. Des champs identitaires majeurs — révolutions totalitaires ou démocratiques, bouleversements ou synergies culturelles — sont ainsi analysés sous l’angle d’une économie pulsionnelle qui s’inscrit dans une interaction perpétuelle avec ce qui s’ébauche ici comme une économie du rapport entre non-savoir et savoir. Est ainsi produite une esquisse des rapports possibles entre la vie pulsionnelle de l’homme, le savoir institutionnel et le monde sociopolitique.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".