Notice bibliographique
Résumé
Résumé Cet article vise à restituer le contexte historique dans lequel la notion de donné a été introduite avant que Sellars n’en propose la critique systématique. À travers l’étude des textes fondateurs de C. I. Lewis et H. H. Price et des objections auxquelles ils se sont efforcés de répondre, on exposera la nature des débats à la fois métaphysiques et épistémologiques qu’a, dès les années 1930, suscité la thèse selon laquelle l’expérience fournirait à la connaissance un donné fondamental qui seul permettrait d’en assurer la validité empirique. Parce que le donné pur, indépendant de tout ce que l’esprit peut lui adjoindre lorsqu’il lui applique ses concepts, semble devoir demeurer ineffable et inconnaissable pour nous, il était dès l’origine tout à fait problématique non seulement d’en reconnaître l’existence, mais encore plus de chercher à bâtir sur une telle base – comme bien des empiristes ont pourtant prétendu le faire au vingtième siècle – une conception réaliste des rapports entre l’esprit et le monde (insistant sur leur indépendance réciproque) et une conception fondationnaliste de la structure de la connaissance. C’est néanmoins à Sellars qu’il reviendra de démontrer la vacuité d’un tel projet.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,048 |
| Communication savante | 0,015 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».