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Enregistrement W2917265591 · doi:10.33137/js.v2i0.31032

Redrafting the Ontology of Scientific Change

2018· article· en· W2917265591 sur OpenAlexaffvenue
Hakob Barseghyan

Notice bibliographique

RevueScientonomy Journal for the Science of Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOntologyNormativeEpistemologySet (abstract data type)Perspective (graphical)Computer scienceEncyclopediaScientific theoryClass (philosophy)Artificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent developments in theoretical scientonomy coupled with a reflection on the practice of the Encyclopedia of Scientonomy all suggest that the ontology of scientific change currently accepted in scientonomy has serious flaws. The new ontology, suggested in this paper, solves some of the issues permeating the current ontology. Building on Rawleigh’s suggestion, it considers a theory as an attempt to answer a certain question. It also introduces the category of definition as a subtype of theory. It also reveals that methods and methodologies of the currently accepted ontology do not differ from the perspective of their propositional content and, thus, belong to the same class of epistemic elements. This is captured in the new definition of method as a set of criteria for theory evaluation. It is also argued that methods are a subtype of normative theories. It is shown that normative theories of all types, including methods, ethical norms, and aesthetic norms, can be both accepted and employed. Finally, a new definition of scientific mosaic is suggested to fit the new ontology. Suggested Modifications [Sciento-2018-0005]: Accept the following definitions of method and methodology: Method ≡ a set of criteria for theory evaluation. Methodology ≡ a normative discipline that formulates the rules which ought to be employed in theory assessment. Reject the previous definitions of method and methodology. [Sciento-2018-0006]: Accept the following ontology of epistemic elements, where: Each theory is an attempt to answer a certain question. Theories can be of three types – descriptive, normative, or definitions. Method is a subtype of normative theory. Questions as well as theories of all types – including methods – can be accepted. Normative theories of all types can be employed; the name of the stance is norm employment. Accept the following definition of theory acceptance: Theory acceptance ≡ a theory is said to be accepted by the epistemic agent if it is taken as the best available answer to its respective question. Also accept the following questions as legitimate topics of inquiry: Role of Definitions in Scientific Change: Do definitions play any distinct role in the process of scientific change, or do they only exhibit the exact same patterns as descriptive and normative theories? Reducibility of Definitions: Are definitions a distinct subtype of theory, or are they somehow reducible to descriptive theories and/or normative theories? Reject the previous ontology of epistemic elements and the previous definition of theory acceptance. [Sciento-2018-0007]: Accept the following definition of definition: Definition ≡ A statement of the meaning of a term. [Sciento-2018-0008]: Provided that modification [Sciento-2018-0006] is accepted, accept the following definition of norm employment: Norm Employment ≡ a norm is said to be employed if its requirements constitute the actual expectations of the epistemic agent. [Sciento-2018-0009]: Accept the new definition of scientific mosaic: Scientific Mosaic ≡ a set of all epistemic elements accepted and/or employed by the epistemic agent. Reject the previous definition of scientific mosaic. [Sciento-2018-0010]: Accept that: Epistemic stances of all types can be taken explicitly and/or implicitly. Epistemic elements of all types can be explicit and/or implicit. Accept the following question as a legitimate topic of inquiry: Tracing Implicit/Explicit: Should observational scientonomy trace when a certain stance towards an epistemic element was taken explicitly or implicitly? What are the practical considerations for and against collecting and storing this data?

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Science ouverte
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0090,092
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0060,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,259
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,110 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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