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Enregistrement W2496331241 · doi:10.1017/cbo9780511780110.003

The supernatural and the uses of the intentional

2010· book-chapter· en· W2496331241 sur OpenAlexaff
William Downes

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueReligious Studies and Spiritual Practices
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistoryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intentional stance and the manifest image In Chapter 1, the supernatural arose because the mind-reading module could be satisfied by inputs behind which there was no obvious embodied agency, but which could nevertheless be understood as caused by some kind of mind. So supernatural entities arise spontaneously from the way mind-reading construes input. The aim of this chapter is to work out this idea and its implications for normativity and rationalization. The manifest understanding of mind-reading Mind-reading is part of a scientific psychology. But it is revealing to first analyse this capacity within the manifest image of humanity. In the everyday scheme of things, mind-reading manifests itself in how we grasp and express our understanding of each other. This intentional language attributes to people mental states not directly perceptible by the senses. Our first step is to enlarge upon Daniel Dennett's idea of the intentional stance and its context in philosophy (Dennett: 1976, 1978, 1987, 1996). This stance is the phenomenology of mind-reading. This is relevant, because religion too is a phenomenon of the conscious manifest image, however unconscious its underlying processes. But why the term “stance”? In the first instance, it denotes an explanatory strategy with respect to the prediction of the behaviour of some object – human beings are the prototypical instance. The strategy treats this behaviour as the result of rational agency.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,038
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,164 · 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
GenreAutre

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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