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Enregistrement W2092885606 · doi:10.7202/011874ar

Introspection, déploiement et simulation

2005· article· fr· W2092885606 sur OpenAlexvenueno aff
Jérôme Dokic

Notice bibliographique

RevuePhilosophiques · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEpistemology, Ethics, and Metaphysics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyHumanitiesIntrospectionEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 le fait qu’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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,339
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,069 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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