History from within? Contextualizing the new neurohistory and seeking its methods.
Notice bibliographique
Résumé
"Histories from below" sought to give voice to those ordinary folk whose social position had failed to afford them great power, wealth, or responsibility: the neglected undocumented. Now, Lynn Hunt (2009) calls for a revolution that would task historians with giving voice to feelings--what I will call a "history from within." This is what led her to endorse Daniel Lord Smail's (2008) suggestion that historians appeal to neuroscience and thereby construct a "new neurohistory." The purpose would be to introduce a common factor to all human stories: a tool to think with when describing what it was like (cf. Nagel, 1974). If successful, this would be quite powerful: in Hunt's view, such a project could lead to a universalization of human rights. But the program is not without challenges, one of which is to provide an acceptable explanation for the type of looping causation that applies to bio-cultural kinds. Smail's solution involves an appeal to evolutionary theory, but how this solves the problem of causation is not clear. Here, therefore, an attempt is made to clarify his solution. Smail and Hunt's views on the role of evidence in history are also made plain. The paper then concludes by importing related ideas from the recent history of philosophy. If one is going to have a brain-based view of felt-history, then the neurohistorian's task is to situate historical individuals in contexts of shared experience--to not just read evidence through lenses of intellectual "thought collectives" (generalized from paradeigma), but also through "experiential" or "moral categories" (aisthánomai).
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,083 |
| Communication savante | 0,013 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».