Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article is a response to Stephen Law's article ‘The evil-god challenge’. In his article, Law argues that if belief in evil-god is unreasonable, then belief in good-god is unreasonable; that the antecedent is true; and hence so is the consequent. In this article, I show that Law's affirmation of the antecedent is predicated on the problem of good (i.e. the problem of whether an all-evil, all-powerful, and all-knowing God would allow there to be as much good in the world as there is), and argue that the problem of good fails. Thus, the antecedent is unmotivated, which renders the consequent unmotivated. Law's challenge for good-god theists is to show that good-god theism is not rendered unreasonable by the problem of evil in the same way that evil-god theism is rendered unreasonable by the problem of good. Insofar as the problem of good does not render belief in evil-god unreasonable, Law's challenge has been answered: since it is not unreasonable to believe in evil-god (at least for the reasons that Law gives) it is not unreasonable to believe in good-god. Finally, I show that – my criticism aside – the evil-god challenge turns out to be more complicated and controversial than it initially appears, for it relies on the (previously unacknowledged) contentious assumption that sceptical theism is false.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,051 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».