Contemporary Debates in the Philosophy of Science
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Notes on Contributors.Preface.Introduction: What is the Philosophy of Science?.Part I: Do Thought Experiments Transcend Empiricism?.1. Why Thought Experiments Transcend Empiricism: James Robert Brown (University of Toronto).2. Why Thought Experiments do not Transcend Empiricism: John Norton (University of Pittsburgh).Part II: Does Probability Capture the Logic of Scientific Confirmation or Justification?.3. Probability Captures the Logic of Scientific Confirmation: Patrick Maher (University of Illinois at Urbana-Champaign).4. Why Probability Does not Capture the Logic of Scientific Justification: Kevin Kelly (Carnegie Mellon University) and Clark Glymour (Carnegie Mellon University).Part III: Can a Theory's Predictive Success Warrant Belief in the Unobservable Entities it Postulates?.5. A Theory's Predictive Success Can Warrant Belief in the Unobservable Entities it Postulates: Jarrett Leplin (University of North Carolina, Greensboro).6. A Theory's Predictive Success Does not Warrant Belief in the Unobservable Entities it Postulates: Andre Kukla (University of Toronto) and Joel Walmsley (University of Toronto).Part IV: Are There Laws in the Social Sciences?.7. There are no Laws in the Social Sciences: John Roberts (University of North Carolina, Chapel Hill).8. There are Laws in the Social Sciences: Harold Kincaid (University of Alabama at Birmingham).Part V: Are Causes Physically Connected to their Effects?.9. Causes are Physically Connected to Their Effects: Why Preventers and Omissions are not Causes: Phil Dowe (University of Queensland, Australia).10. Causes Need Not be Physically Connected to their Effects: The Case for Negative Causation: Jonathan Schaffer (University of Massachusetts, Amherst).Part VI: Is There a Puzzle about the Low Entropy Past?.11. On the Origins of the Arrow of Time: Why There is Still a Puzzle About the Low Entropy Past: Huw Price (University of Edinburgh).12. There is No Puzzle About the Low Entropy Past: Craig Callender.Part VII: Do Genes Encode Information About Phenotypic Traits:.13. Genes Encode Information for Phenotypic Traits: Sahotra Sarkar (University of Texas at Austin).14. Genes Do not Encode Information for Phenotypic Traits: Peter Godfrey-Smith (Stanford University).Part VIII: Is the Mind a System of Modules Shaped by Natural Selection?.15. The Mind is a System of Modules Shaped by Natural Selection: Peter Carruthers (University of Maryland).16. The Mind is Not (Just) a System of Modules Shaped (Just) by Natural Selection: Fiona Cowie (California Institute of Technology) and James Woodward (California Institute of Technology).Index
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Études des sciences et des technologies Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,012 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle