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Enregistrement W2908133778 · doi:10.1093/oso/9780198814979.003.0013

The Non-Miraculous Success of Formal Analogies in Quantum Theories

2020· book-chapter· en· W2908133778 sur OpenAlexafffund
Doreen Fraser

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophy and History of Science
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésEpistemologyScientific realismArgument (complex analysis)CounterexampleRealismHiggs bosonCritical realism (philosophy of perception)Quantum nonlocalityPhilosophyPhilosophy of scienceScientific theoryTheoretical physicsMathematicsQuantumPhysicsQuantum mechanicsQuantum entanglement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Higgs model was developed using purely formal analogies to models of superconductivity. This is in contrast to historical case studies such as the development of electromagnetism, which employed physical analogies. As a result, quantum case studies such as the development of the Higgs model carry new lessons for the scientific (anti-)realism debate. Chapter 13 argues that, by breaking the connection between success and approximate truth, the use of purely formal analogies is a counterexample to two prominent versions of the ‘No Miracles’ Argument (NMA) for scientific realism: Stathis Psillos’ Refined Explanationist Defense of Realism and the Argument from History of Science for structural realism. The NMA is undermined, but the success of the Higgs model is not miraculous because there is a naturalistically acceptable explanation for its success that does not invoke approximate truth. The chapter also suggests some possible strategies for adapting to the counterexample for scientific realists who wish to hold on to the NMA in some form.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,014
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,158 · 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.

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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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