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Enregistrement W1583054770 · doi:10.22329/il.v35i2.4140

Sensitizing Reasons by Emulating Exemplars

2015· article· en· W1583054770 sur OpenAlexvenueno aff
Kunimasa Sato

Notice bibliographique

RevueInformal Logic · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRationalityIdeal (ethics)EpistemologySociologyPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fostering of rationality has long been endorsed as an educational ideal by some philosophers; in recent years, whereas some have argued for this ideal, others have challenged it, particularly within debates relevant to the study of critical thinking. Harvey Siegel, who has spelled out the philosophical theory of educating for rationality, not only has defended his view from such challenges but also has been deepening his thoughts regarding how rationality can be fostered. 
 This paper centers on the cultivating of sensitivity to reasons in the fostering of rationality by critically examining and extending Siegel’s arguments concerning the notion of what he calls “felt reasons.” By clarifying the notion of felt reasons, I will argue for two ideas: first, teachers, parents, and fictional characters in media such as novels and films can be seen as exemplars that manifest rationality; second, the emotion of admiring exemplars may act as a motivating force for children—including small children who are still not sensitive to reasons and thus are not moved by reasons—to be critical thinkers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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