Maxificing: Life on a Budget; or, If You Would Maximize, Then Satisfice!
Notice bibliographique
Résumé
The Issue In recent times, the view that the doctrine of maximization is too something — too demanding, too unrealistic, too stringent, or some such thing — has come into a certain vogue. Not that we are supposed to “minimize,” however: The Hegelian synthesis proposed has it that instead, the rational individual “satisfices.” Roughly, the idea is that we set a threshold such that the next sample of what we are looking for — call it F — that meets that criterion is to be chosen, even though we may be well aware that somewhere out there, there are bigger and better Fs. The question has always been what the status of the satisficing template is by comparison with the maximizing one. Prima facie , if the rational chooser is confronted, essentially simultaneously, with two samples of F, one clearly better than the other, and he must choose between them, then he will choose the better. It seems incomprehensible that he should choose the worse, in the absence of special contexts or reasons. Is the satisficer insisting that he do so? There is considerable temptation simply to say that one who prefers x to y even when he agrees that y is better is eo ipso irrational. If we do say this, it would be, I think, because of the practical commitments of appraisal words like ‘better’ and ‘good.’ Is to say that x is good to imply that one would choose x, other things being equal?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,011 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».