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Enregistrement W2297491993 · doi:10.14288/1.0093635

Kant's subject-object distinction

2011· article· en· W2297491993 sur OpenAlexaff
Stephen Porsche

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophical Ethics and Theory
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubject (documents)Object (grammar)Computer scienceEpistemologyPhilosophyArtificial intelligenceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In chapters two and three of this thesis, the distinction between the subject and object of knowledge and perception in Kant's Critique of Pure Reason is examined in terms of what Kant calls, "representations." These representations are not, in general, as the name might suggest, pictures in the mind, or copies of objects. They are isolated bits of information which the mind has about the world; or, in other words, elementary ways in which the subject is related to the objects which it knows or perceives. The subject is constituted by the grouping of representations into different kinds of representations, mainly on the basis of similarities, so that we have the same sorts of information about different objects. The object is that which representations relate to when select representations of many different kinds are combined, mainly on the basis of coherence, so that we have different sorts of information about the same object. Chapter one is devoted to Kant's doctrine of the object in itself, which is discussed in terms of the distinction between knowledge and belief. Objects in themselves are objects apart from our representations of them. In spite of the fact that they cannot be known, objects in themselves are significant insofar as the false belief that we can know them is an inevitable result of the capacity of the subject to combine representations in different ways, including the combination of representations in the concept of an unknowable object.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,141 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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