Fake Views—or Why Concepts are Bad Guides to Art’s Ontology
Notice bibliographique
Résumé
It is often thought that the boundaries and properties of art-kinds are determined by the things we say and think about them. More recently, this tendency has manifested itself as concept-descriptivism, the view that the reference of art-kind terms is fixed by the ontological properties explicitly or implicitly ascribed to art and art-kinds by competent users of those terms. Competent users are therefore immune from radical error in their ascriptions; the result is that the ontology of art must begin and end with conceptual analysis. Against this tendency towards concept-driven ontology, I offer a trio of objections derived from: (1) the cultural and temporal variability of concepts of art, (2) the systematic tendency, on the part of would-be ontological assessors, to err on the side of familiar categories or, conversely, to exaggerate minor differences between familiar and unfamiliar practices, and (3) the influence artworld precedents exert over expert and folk concepts alike. These considerations, I argue, mandate an epistemic humility that is simply unavailable to the concept-descriptivist.
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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 | 0,035 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,066 |
| Communication savante | 0,013 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| 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 ».