Notice bibliographique
Résumé
Gerald Doppelt claims that Deployment Realism cannot withstand the antirealist objections based on the “pessimistic meta-induction” and Laudan’s historical counterexamples. Moreover it is incomplete, as it purports to explain the predictive success of theories, but overlooks the necessity to explain also their explanatory success. Accordingly, he proposes a new version of realism, presented as the best explanation of both predictive and explanatory success, and committed only to the truth of best current theories, not of the discarded ones (Doppelt (2007, 2011, 2013, 2014). Elsewhere I criticized his new brand of realism. Here instead I argue that (a) Doppelt has not shown that Deployment Realism cannot solve the problems raised by the history of science, (b) explaining explanatory success does not add much to explaining novel predictive success, and (c) Doppelt is right that truth is not a sufficient explanans, but for different reasons, and this does not refute Deployment Realism, but helps to detail it better. In a more explicit formulation, the realist IBE concludes not only to the truth of theories, but also to the reliability of scientists and scientific method, the order and simplicity of nature, and the approximate truth of background theories.
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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 | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,030 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».