Notice bibliographique
Résumé
How shall we guide ourselves to ensure that research on creation and reception are ecologically valid, representative of natural processes in everyday life? Rather than romanticizing science, we need to be critically aware of the hidden assumptions which lie behind the empirical narratives that appear in journals. Francis Bacon awakened us to the “false idols” and Goethe encouraged us to place the careful observation of phenomena of the natural world ahead of theories which should be derived from observation and help focus our understanding of them. Following Bacon and Goethe, I advise that researchers should work from actual instances or episodes in which the phenomena of interest are manifested. Our goal should be to ensure that the parallel world of experimentation is not divorced from everyday life. This can be achieved by developing a large sample space of materials (poems, literary texts, films, and so forth) from which at least two must be chosen to represent each kind of stimulus. Further, we need to specify the orienting task set according to which participants are to approach these materials. Finally, I advocate the use of quantitative and qualitative kinds of data in a complementary manner to elucidate the underlying processes. By engaging in an empirical dialogue with ourselves and others, we can advance our understanding and explanation of the phenomena which fascinate us.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,023 |
| Communication savante | 0,015 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,007 |
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 ».