Notice bibliographique
Résumé
This paper is meant to link the philosophical debate concerning the underdetermination of theories by evidence with a rather significant socio-political issue that has been taking place in Canada over the past few years: the so-called ‘death of evidence’ controversy. It places this debate within a broader philosophical framework by discussing the connection between evidence and theory; by bringing out the role of epistemic values in the so-called scientific method; and by examining the role of social values in science. While it should be admitted that social values play an important role in science, the key question for anyone who advocates this view is: what and whose values? The way it is answered makes an important epistemic difference to how the relation between evidence and theory is appraised. I first review various arguments for the claim that evidence underdetermines theory and shows their presuppositions and limitations, using conceptual analysis and historical examples. After broaching the relation between evidence and method in science by highlighting the need to incorporate epistemic values into the scientific method, my discussion focuses on recent arguments for the role of social values in science. Finally, I address the implications of the approach outlined for the current ‘death of evidence’ debate in Canada.
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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 | 0,069 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,105 |
| Communication savante | 0,025 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».