Epistemic Evaluation: Purposeful Evaluation By David K. Henderson and John Greco
Notice bibliographique
Résumé
What is the point of epistemic evaluation? Why do we appraise others as knowers, understanders and so forth? Epistemology has traditionally focused on analysing the conditions under which one has knowledge, leaving aside for the most part questions about the roles played by epistemic evaluation in our lives more broadly. This fact is borne out by the so-called Gettier literature. For decades, epistemologists have attempted to ferret out the necessary and sufficient conditions for knowledge, but few have asked why knowledge would have (or lack) the features suggested by conceptual analysis. Suppose, for example, that knowledge really is non-lucky justified true belief. Why would this be? What use do we have for a concept that is demarcated by those conditions? Is there something abhorrent about coming by true beliefs in a fortuitous fashion? Epistemic Evaluation, edited by David Henderson and John Greco, foregrounds these broader questions about the role and importance of epistemic evaluation in human life. This volume explores a way of doing epistemology called ‘purposeful epistemology’. A purposeful epistemologist investigates what our epistemic concepts, norms, and practices are for. Beyond throwing light on the nature, value, and purpose of our epistemic concepts, norms, and practices, this approach might help us make headway on a variety of thorny philosophical issues, as I’ll describe below.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».