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Enregistrement W1486963112 · doi:10.1017/cbo9780511576256.008

Consequences

2009· book-chapter· en· W1486963112 sur OpenAlexaff
Robert Piercey

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophical Ethics and Theory
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book has argued that philosophy can be done historically. It has tried to explain what is involved in doing so, and it has learned about this enterprise by studying it in action. Now, to conclude, I would like to ask what all of this implies. What can we learn about philosophy from the fact that it may be done historically? How does this fact force us to rethink the nature of the discipline? These are large questions, and I cannot hope to say the last word about them here. But I would like to make some suggestions about how to begin thinking about them, suggestions that are best seen as signposts to further inquiry. The general answer to all of these questions should already be familiar. The fact that philosophy can be done historically shows that the discipline is concerned not just with theories, but with pictures. Philosophers are not just in the business of giving specific, detailed answers to specific, detailed questions. They are also in the business of articulating, developing, and assessing pictures of reality, general conceptions of what the world is like and how we fit into it. This fact is not often recognized. We often describe philosophy with reference to theories and arguments alone, depicting it as a search for answers to perennial questions. But philosophy also strives to offer synoptic visions, comprehensive understandings of ourselves and our situation. Some of these visions prove better than others.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1510,030

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,148 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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