Human All Too Human Reasoning: Comparing Clinical and Phenomenological Intuition
Notice bibliographique
Résumé
This paper compares clinical intuition and phenomenological intuition. I begin with a brief analysis of Husserl's conception of intuition. Second, I review the attitude toward clinical intuition by physicians and philosophers. Third, I discuss the Aristotelian conception of intellectual intuition or nous and its relation to phronesis. Phronesis provides a philosophical ground for clinical intuition by linking medicine as both a techné and praxis. Considering medicine as a techné, Pellegrino and Thomasma exclude clinical intuitions from their philosophy of medicine. However, in modeling clinical reasoning on phronesis, they link Aristotelian nous with clinical reasoning. While supporting the application of phronesis to clinical reasoning, I consider Pellegrino and Thomasma's model deficient for eliminating intuition as an inalienable element of clinical reasoning. Rather, clinical intuitions are necessary in linking medicine as both art and practice. This becomes more obvious through the phenomenological analysis of clinical intuitions. Clinical reasoning and phenomenological intuitions are similar in joining the perceptual and intellectual aspects of human judgment. Furthermore, clinical intuitions can be extended to become phenomenological intuitions through phenomenological reflection. Clinical intuitions may be examined phenomenologically for their originary foundations. In this way, medicine acts as a phenomenological clue. Phenomenology provides a method to restore the Hippocratic synthesis of empirical observation and wholism associated with clinical intuitions.
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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 | 0,015 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,028 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».