Notice bibliographique
Résumé
Inventory: what realists know Entity realism (ER) and epistemic structural realism (epistemic SR) are proposals for realist humility. They offer to distinguish parts of scientific theories that are good bets for knowledge from others that are less so, thus allowing the realist to come to grips with the fact that accepted theories change over time. Neither ER nor epistemic SR, however, is humble in quite the right way. Their prescriptions for how realists ought to be selective sceptics are problematic and ultimately, I believe, untenable. As steps in the evolution of realism, however, they are on the right track, and I have aimed to incorporate the best insights of both under the heading of ‘semirealism’. The lesson of ER concerns the epistemic basis of claims about unobservables. By emphasizing causation, ER captures the common and deeply held realist intuition that the greater the extent to which one seems able to interact with something – at best, manipulating it so as to bring about desired outcomes – the greater the warrant for one's belief in it. But ER attempts to separate a knowledge of entities from a knowledge of their relations, and this cannot be done. It also gives encouragement to awkward diagnoses of historical events. Imagine a review of the evidence considered by different physicists, over time, for thinking they had detected a negative charge.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,022 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».