Notice bibliographique
Résumé
Selon une théorie cognitiviste de l’auto-attribution, je peux parvenir à la connaissance directe, non-inférentielle de mes propres croyances. Cette théorie a été traditionnellement associée à la notion d’introspection conçue comme source de connaissance interne. On sait (au moins depuis Wittgenstein) que le recours à cette notion compromet l’application à soi-même d’un concept unifié de croyance, valable également pour autrui. Dans cet essai, j’explore une autre méthode d’auto-attribution, également envisagée par Wittgenstein (et plus tard par Gareth Evans), que j’appelle « méthode de déploiement ». Selon cette méthode, je parviens à la connaissance de mes croyances en portant mon attention, non pas à l’intérieur de moi-même, mais directement sur le monde extérieur tel que je l’ai trouvé. Certains arguments wittgensteiniens suggèrent que la méthode de déploiement conduit inexorablement au solipsisme. Je m’oppose à ces arguments, en m’inspirant de travaux récents sur la théorie de la simulation mentale. Je parviens à deux conclusions générales. Premièrement, la méthode de déploiement n’est pas réservée à l’auto-attribution ; elle fonde également l’attribution de croyances à autrui. En second lieu, on peut faire ressortir la spécificité de l’attribution égologique par le « matériau ontologique » auquel cette méthode s’applique. Par exemple, je suis fondé à croire que je crois qu’il pleut parce que c’est lefaitqu’il pleut, et non une simple possibilité, qui se présente à moi lorsque je me tourne vers le monde. La méthode de déploiement peut échapper au solipsisme si on l’associe à une distinction ontologique naïve entre des faits et de simples possibilités.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,018 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».