Pluralistic folk psychology and varieties of self-knowledge: an exploration
Notice bibliographique
Résumé
Turning the techniques we use to understand other people onto ourselves can provide an insight into the types of self-knowledge that may be possible for us. Adopting Pluralistic Folk Psychology, according to which we understand others not primarily by thinking about invisible beliefs and desires that cause behavior, but instead by modeling others as people - with rich characters, relationships, past histories, cultural embeddedness, personality traits, and so forth. A preliminary investigation shows that we understand ourselves at least in terms of our phenomenal states, informational states, perceptual states, traits, desires, and beliefs. I then appeal to empirical research to examine the accuracy of our sense of self-understanding in these ways, and argue that these are often non-veridical. Moreover, in our folk practices, we do not take our statements of self-understanding as infallible, but we allow others to help us see ourselves. While there is room for some improvement in our acurarcy, I conclude that our sense of self is largely a joint construct of self and others, and that looping effects play a significant role in what one’s self turns out to be. The self is a fluid thing that we are constantly creating through our actions and self-constituting thoughts, but it is a creation we do not make alone. Others help to create us, as we help to create them.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,054 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».