L’ <i>Ars conjectandi</i> de Jacob Bernoulli et l’objectivité d’une connaissance incertaine
Bibliographic record
Abstract
À la fin du xvii e siècle, le calcul des probabilités ouvre la voie à une mathématisation inédite de la certitude morale, qui conduit à repenser les catégories classiques de la certitude. L’ Ars conjectandi (1713) de Jacob Bernoulli esquisse un nouveau modèle épistémologique autour de la mesure mathématique du probable et une nouvelle manière d’aborder le problème de l’incertitude de la connaissance. L’« art de conjecturer » de Bernoulli pose la probabilité comme une propriété irréductible de certains champs et modalités de connaissance, mais qui peut être objectivée par sa mesure mathématique et ainsi réintégrée positivement au sein de la connaissance, comme une propriété objective. Entre le champ pratique des décisions en vue de l’action et le champ théorique de la philosophie naturelle, l’art de conjecturer de Bernoulli cherche à élaborer un espace épistémologique inédit qui bouscule les délimitations disciplinaires traditionnelles.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".