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Enregistrement W2599134185

The Epistemology of Measurement: A Model-based Account

2013· dissertation· en· W2599134185 sur OpenAlexfundno aff
Eran Tal

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Standards and TechnologyUniversiteit van TilburgUniversity of Toronto
Mots-clésEpistemologyPhilosophyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurement is an indispensable part of physical science as well as of commerce, industry, and daily life. Measuring activities appear unproblematic when performed with familiar instruments such as thermometers and clocks, but a closer examination reveals a host of epistemological questions, including:\n\n1. How is it possible to tell whether an instrument measures the quantity it is intended to?\n2. What do claims to measurement accuracy amount to, and how might such claims be justified?\n3. When is disagreement among instruments a sign of error, and when does it imply that instruments measure different quantities? \n\nCurrently, these questions are almost completely ignored by philosophers of science, who view them as methodological concerns to be settled by scientists. This dissertation shows that these questions are not only philosophically worthy, but that their exploration has the potential to challenge fundamental assumptions in philosophy of science, including the distinction between measurement and prediction. \nThe thesis outlines a model-based epistemology of physical measurement and uses it to address the questions above. To measure, I argue, is to estimate the value of a parameter in an idealized model of a physical process. Such estimation involves inference from the final state (‘indication’) of a process to the value range of a parameter (‘outcome’) in light of theoretical and statistical assumptions. Idealizations are necessary preconditions for the possibility of justifying such inferences. Similarly, claims to accuracy, error and quantity individuation can only be adjudicated against the background of an idealized representation of the measurement process. \nChapters 1-3 develop this framework and use it to analyze the inferential structure of standardization procedures performed by contemporary standardization bureaus. Standardizing time, for example, is a matter of constructing idealized models of multiple atomic clocks in a way that allows consistent estimates of duration to be inferred from clock indications. Chapter 4 shows that calibration is a special sort of modeling activity, i.e. the activity of constructing and testing models of measurement processes. Contrary to contemporary philosophical views, the accuracy of measurement outcomes is properly evaluated by comparing model predictions to each other, rather than by comparing observations.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,020
Communication savante0,0110,021
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,444
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

Citations39
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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