Bonjour, Nous vous informons que les EM ferment tout le mois d'août, reprise le 3 septembre 2024. Par conséquent, les commandes sur notre site et les commandes libraires seront traitées début septe ...
Lire la suiteFace à la diversité et à la complexification des modes de formalisation, une épistémologie des méthodes scientifiques doit confronter directement ses analyses à une pluralité d’études de cas comparatives. C’est l’objectif de cet ouvrage.
Aussi, dans une première partie, propose-t-il d’abord une classification large et raisonnée des différentes fonctions de connaissance des théories, des modèles et des simulations (de fait, cette partie constitue un panorama d’épistémologie générale particulièrement poussé). C’est ensuite à la lumière de cette classification que les deux parties centrales analysent et distinguent les assises conceptuelles et épistémologiques des principaux types de formalisation en géographie avant et après l’ordinateur (théories des localisations, modèles gravitaires, loi rang-taille). En employant toujours la même méthode analytique et comparative, la dernière partie se concentre sur l’explication épistémologique des trois révolutions computationnelles récentes : l’analyse des données, la présentation des données et enfin l’analyse par simulation computationnelle.
Au travers de cette enquête approfondie, la géographie apparaît non seulement comme une discipline carrefour, ayant pour cela donné des exemples de presque tous les types de modèles scientifiques, mais aussi comme une science innovante en termes épistémologiques. Car ce qui a d’abord été pour elle un frein à la formalisation -– sa sensibilité au caractère multifactoriel comme à la dimension irréductiblement spatiale des phénomènes sociaux – et qui l’obligea longtemps à inféoder ses théories et modèles à des disciplines plus aisément formalisables comme la géomorphologie, l’économie, la sociologie, la démographie, ou bien encore la thermodynamique et la théorie des systèmes, devient aujourd’hui un atout dès lors que, parmi les sciences humaines et sociales, elle peut développer une épistémologie non seulement pluraliste mais aussi combinatoire et intégrative.
Préface de Denise Pumain (Université Paris 1).
Auteurs | Franck Varenne |
Titre | Théories et modèles en sciences humaines |
Sous-titre | Le cas de la géographie |
Édition | 1re |
Date de publication | Novembre 2017 |
Préface | Denise Pumain |
ISSN | 2425-5661 |
ISBN | 978-2-37361-127-4 |
eISBN | 978-2-37361-128-1 |
Support | Papier et PDF |
EAN13 Papier | 9782373611274 |
EAN13 PDF | 9782373611281 |
Nombre de pages | 644 |
Dimensions | 16,4 x 24 cm |
Prix livre papier | 36 € |
Prix ebook ePub | 19 € |
Remerciements (page 5)
Préface de Denise Pumain (page 7)
Introduction (page 15) Une épistémologie analytique, comparative et appliquée
1] Le cas des plantes : historicité, spatialité et pluriformalisation des modèles
2] Qu’en est-il de la géographie ?
3] Déterminisme ou possibilisme
4] Science idiographique ou science nomothétique
5] Science spécifique ou science de synthèse
6] Méthode et choix du corpus
7] Organisation de l’ouvrage
Partie I (page 45) Théories, lois, modèles et simulations : caractérisations
1] Le concept de théorie
1.1] Une structure formelle
1.2] Les types de théories en géographie
1.3] La question des postulats fondamentaux
1.4] Le spectre de la réduction
2] Le concept de loi
2.1] Loi et généralisation accidentelle
2.2] Les types de lois en géographie
2.3] Le problème des termes singuliers dans les lois géographiques
2.4] Lois au sens strict versus lois ceteris paribus
2.5] Loi, force et cause
2.6] La relation loi/théorie selon le positivisme logique
2.7] Des lois aux mécanismes
2.8] Mécanismes et faits stylisés en science sociale
3] La notion de modèle et ses déclinaisons
3.1] Fonction générale, grandes fonctions et fonctions spécifiques des modèles
Grande fonction I : Faciliter l’expérience et l’observation contrôlée
Grande fonction II : Faciliter la formulation intelligible
Grande fonction III : Faciliter la théorisation
Grande fonction IV : Faciliter la coconstruction des savoirs
Grande fonction V : Faciliter la décision et l’action
3.2] Les natures des modèles
Leurs substances
Leurs aspects
Leurs usages
3.3] Les principes des modèles
3.4] Sur les rapports entre modèle et théorie
3.5] Théorie et modèle : lequel vient en premier ?
4] La notion de simulation
4.1] La simulation : une stratégie de traitement de symboles en deux phases
4.2] La simulation dirigée par un modèle ou simulation numérique
4.3] La simulation dirigée par des règles ou simulation algorithmique
4.4] La simulation dirigée par des objets ou simulation informatique
5] Simulation de système, simulation de modèle et modèle de simulation
5.1] Simulation de système
5.2] Simulation de modèle
5.3] Modèle de simulation-1
5.4] Modèle de simulation-2
Partie II (page 143) Les facteurs à l’origine de la géographie quantitative et théorique
1] Épistémologie théorique et épistémologie appliquée face à la guerre
2] Trois articles fondateurs
2.1] Schaefer (1953)
2.2] Burton (1963)
2.3] Ackerman (1963)
3] Changements et innovations
3.1] Les changements dans le terrain d’enquête
Un changement d’objets : situations, villes et interactions spatiales
Des objets aux propriétés abstraites
Des propriétés abstraites aux objets mathématico-géographiques
Un appel ambigu à la géométrie, à la topologie et à la visualisation théorique
3.2] Les premières possibilités des modèles : l’analyse de données
Masse des données et diversification de leurs types
De nouvelles méthodes pour l’analyse de données
3.3] Les ambitions théoriques
Un apparent renouvellement de la géomorphologie : théorique et mathématique
De Davis à Horton et Strahler
Chorley et la théorie des systèmes
De nouveaux formalismes en mathématiques
La théorie des graphes
La topologie différentielle
Les processus stochastiques
Logicisme et conception linguistique des mathématiques
La matrice de Berry rompt de fait avec l’épistémologie logiciste
De nouveaux transferts de concepts physiques
Alfred Lotka et la « mécanique générale des êtres vivants »
George K. Zipf et le « principe du moindre effort »
John Q. Stewart et la « physique sociale »
Rationalisations épistémologiques en faveur de la théorie et problème de l’unicité des faits
Partie III (page 257) Économie spatiale et géographie urbaine : des théories aux modèles
1] Le modèle gravitaire : interpréter la loi de Reilly
1.1] Un modèle en manque de théorie : les critiques d’Isard et Bramhall (1960)
La « science régionale » de Walter Isard
L’approche probabiliste de la gravité menace l’interprétation physicaliste
L’inconsistance théorique des concepts de potentiel et de masse en géographie
Le problème du sens de l’exposant
Un argument épistémologique illusoire : le modèle simple ne capte pas toujours l’essentiel
1.2] Modèle de Huff et tournant comportementaliste des modèles gravitaires
Le passage du terme de « loi » à celui de « modèle »
Le modèle comme outil et ses limitations
Un modèle probabiliste de comportement
1.3] Les déplacements épistémologiques sur le terrain : modèle théorique et explication
Le modèle probabiliste comme modèle théorique à probabilité objective
Un modèle à fonction théorique mais qui ne déduit pas de lois
Un modèle théorique à substrat computationnel
Le computeur permet aussi une modélisation graphique du modèle théorique
La leçon qu’en tire Brian Berry : une première « théorie logique des choix »
2] Formaliser, comprendre et expliquer la distribution des villes
2.1] Première épistémologie : déduire la théorie de concepts fondamentaux
L’épistémologie de Walter Christaller : déduire les concepts avant tout
La « déduction » de Christaller
L’épistémologie de August Lösch : l’agent rationnel naturel dans l’espace
La conception de la théorie chez Christaller et Lösch
La leçon épistémologique des « théories des lieux centraux » selon Paul Claval
Le statut épistémique des théories des lieux centraux révèle une épistémologie instable
2.2] Deuxième épistémologie : induire la théoriequi explique les lois empiriques
Les explications théoriques alternatives pour la loi rang-taille
Que faire face à la sous-détermination théories/lois ?
De la sous-détermination des théories à la théorie des systèmes
2.3] Troisième épistémologie : modèle théorico-explicatif et loi empirique garde-fou
Indétermination de la meilleure forme théorique pour la loi rang-taille
Les modèles « statiques » : des modèles théoriques et de compréhension
Modèles d’optimum économique
Modèles de l’état le plus probable
Les modèles « génétiques » : des modèles théoriques et d’explication
Modèle de croissance allométrique
Modèle stochastique d’Herbert Simon
Modèle de Robert Gibrat
Modèle non stochastique de Steindl et modèles dynamiques
La modélisation « globale » et la nouvelle épistémologie associée
Compréhension sans explication versus explication sans compréhension
Une modélisation intégrative
L’épistémologie de synthèse de Denise Pumain
2.4] Une première critique des modèles : les arguments de Pierre Georges
Le mythe du nombre
Les écueils de l’analyse de données
Mécanismes, images, lois et modèles
Le modèle comme test d’hypothèse et comme instrument d’analyse
Force, vie et créativité échappent à tout modèle de simulation
Partie IV (page 375) Les révolutions computationnelles : de l’analyse à la synthèse
1] La matrice d’informations géographiques
1.1] La matrice selon Berliner
Un modèle générateur de méthodes pour les sciences humaines
Un paradigme pour une économie sensible aux traits culturels et spatiaux des sociétés
Analyse statique et analyse dynamique par matrice
1.2] La « matrice géographique » de Berry
Qu’est-ce que la géographie ?
La matrice comme système simple et général
La déduction matricielle des diverses approches en « analyse régionale »
Introduction et usages de la dimension temporelle
L’ordre matriciel suggère des schémas théoriques généraux
La matrice comme heuristique des méthodes
1.3] Réception de la matrice de Berry
Les limitations de la matrice selon Haggett et Chorley
La matrice comme variable numérique généralisée selon King
Fonction partiellement théorique de la matrice selon Racine et Reymond
Induction et déduction dans l’analyse de données
2] Modèles de données, modèles d’hypothèses et analyses de données
2.1] Formats des données et opérations de calcul statistique
Analyse pour les modèles de données
Choix et ajustement (fitting) des modèles de données
L’épistémologie des modèles probabilistes est sous-déterminée par leur méthodologie
2.2] Analyses d’association et modèles d’hypothèse causale
Association, corrélation et régression
Régression et hypothèse causale
Modèles de régression simple et modèles de régression multiple
Régression multiple pas à pas (stepwise regression)
Analyse multivariée et analyse géométrique des données
Analyse causale : le cas voisin de la sociologie mathématique
L’analyse par surfaces de tendance (trend surfaces)
L’inférence bayésienne en géographie
Bilan sur les pratiques d’analyse de données
3] Problèmes spécifiques des données géographiques
3.1] Locational Analysis in Human Geography : de l’édition de 1965 à celle de 1977
3.2] La dépendance spatiale ou autocorrélation spatiale
La première « loi » de la géographie ou « loi de Tobler »
Stratégies d’évitement de l’autocorrélation
Différentes réactions des géographes à l’autocorrélation
3.3] Non-stationnarité spatiale
3.4] Non-normalité et analyses non paramétriques
3.5] Non-régularité des zones de collecte et analyse multiniveaux
3.6] Approches multiniveaux et fractalité
4] Modèles pour la prévision
4.1] Faut-il expliquer pour prédire ?
4.2] Expliquer, théoriser, prédire par modèles
4.3] Modèles prédictifs à ontologie minimale : planification urbaine et analyse d’activités
4.4] La simulation comme modèle à iconicité temporelle : Forrester et Batty
4.5] La simulation comme « médium pour la modélisation dynamique »
4.6] Modèles prédictifs à ontologie nulle : modèles autorégressifs, filtrage numérique et analyse spectrale
5] Modèles de simulation pour la synthèse explicative
5.1] Une innovation décisive : la simulation géographique
Un troisième bouleversement favorisé par le computeur
Hägerstrand : une tardive mais large reconnaissance
5.2] La simulation : une analyse par synthèse
L’analyse par modèles : identification de modèle versus synthèse de données
Simulation, simulat et simulation informatique
5.3] La diffusion comme processus spatio-temporel porté par les individus
Des « phénomènes de distribution » (De Geer) au concept géographique de diffusion
L’approche par les individus permet la combinaison de propriétés hétérogènes
5.4] Les modèles de simulation Monte-Carlo de Hägerstrand
Le rejet des courbes de distribution et des analogies
Une recherche indirecte du général par la reproduction du singulier
Premier modèle de Hägerstrand : à adoption complètement aléatoire
Le concept de champ d’information : construction inductive et mise en modèle
Le deuxième modèle introduit le facteur du contact social
Le troisième modèle introduit la résistance à l’innovation
La nécessité de déplacements épistémologiques sur le terrain
Un modèle intégratif à fonctions épistémiques multiples
Un cas d’innovation en épistémologie : l’exaptation épistémologique
Conclusion (page 605) Un pluralisme finitiste, ouvert et recombinant
Bibliographie thématique (page 619)
Recension par Marie Reynaud sur le site Les Clionautes, 18 mars 2018.
Recension (en portugais) par Dante Reis Junior, « Teorias e modelos nas ciências humanas: o caso da geografia », Confins [En ligne], 44 | 2020, mis en ligne le 12 mars 2020, consulté le 22 mars 2020. URL : http://journals.openedition.org/confins/26036
Télécharger |
VarenneTMSH@PréfacePumain (653.46k)
Préface de Denise Pumain (Université Paris 1). NSS 2018 (77.02k)
Recension par Yves Guermond dans "Natures Sciences Sociétés", 26, 1, 2018, p. 113-116. |