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Enregistrement W2093302602 · doi:10.3138/tjt.2544

On Being “Advantageously Unsuited” for Dealing with Evil

2014· article· en· W2093302602 sur OpenAlexvenueno aff
Ray Paul Bitar

Notice bibliographique

RevueToronto Journal of Theology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTheology and Philosophy of Evil
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheodicyEpistemologyInterpretation (philosophy)PhilosophySketchNarrativeGood and evilSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: I investigate epistemic limits intrinsic to the analytic method of philosophizing used by Michael Rea (Analytic Theology) and Eleonore Stump (Wandering in Darkness). Rea claims analytic tools limited strictly to the purposes of theory building make analytic accounts “advantageously unsuited to deal with the reality of evil.” Rea's interpretation is conceptually distortive and problematic. I show how his use of the logical-practical distinction is unauthentic in dealing with the challenge of tragic evil and present a broad sketch of what I mean by “tragic.” I then elucidate how Rea abuses the epistemic limits of his method by misaiming analytic tools inasmuch as philosophical doubt cuts against any knowledge garnered in the epistemic practices of human beings experiencing evil. I lastly show that Rea's epistemic problems amplify in the theodicy defence of Stump, who uses an artificial construction of evil as suffering of “mentally fully functioning adults” shorn of any socio-historical location. While Stump's artifice of evil and epistemic doubt provides her the possibility for a general reason of moral sufficiency, she is unable to integrate the biblical narratives she expects will lend added epistemic assistance to her defence, so that her project ultimately founders by never really touching ground.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,114
Communication savante0,0110,018
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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