Religious Disagreement, Religious Experience, and the Evil God Hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
Conciliationism is the view that says when an agent who believes P becomes aware of an epistemic peer who believes not-P, that she encounters a (partial) defeater for her belief that P. Strong versions of conciliationism pose a sceptical threat to many, if not most, religious beliefs since religion is rife with peer disagreement. Elsewhere (Removed) I argue that one way for a religious believer to avoid sceptical challenges posed by strong conciliationism is by appealing to the evidential import of religious experience. Not only can religious experience be used to establish a relevant evidential asymmetry between disagreeing parties, but reliable reports of such experiences also start to put pressure on the religious sceptic to conciliate toward her religious opponent. Recently, however, Asha Lancaster-Thomas poses a highly innovative challenge to the evidential import of religious experience. Namely, she argues that an evil God is just as likely to explain negative religious experiences as a good God is able to explain positive religious experiences. In light of this, religious believers need to explain why a good God exists instead of an evil God. I respond to Lancaster-Thomas by suggesting that, at least within the context of religious experience, (i) that the evil God hypothesis is only a challenge to certain versions of theism; and (ii) that the existence of an evil God and good God are compossible.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,024 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».