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Enregistrement W2986504323 · doi:10.1093/mind/fzz056

Practical Knowledge and Luminosity

2019· article· en· W2986504323 sur OpenAlexaff
Juan S. Piñeros Glasscock

Notice bibliographique

RevueMind · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEpistemology, Ethics, and Metaphysics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArgument (complex analysis)AppealEpistemologyAnalogyCounterexampleConnection (principal bundle)Action (physics)PhilosophyAccidentalLuckPsychologyLawMathematicsPolitical sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many philosophers hold that if an agent acts intentionally, she must know what she is doing. Although the scholarly consensus for many years was to reject the thesis in light of presumed counterexamples by Donald Davidson, several scholars have recently argued that attention to aspectual distinctions and the practical nature of this knowledge shows that these counterexamples fail. In this paper I defend a new objection against the thesis, one modelled after Timothy Williamson’s anti-luminosity argument. Since this argument relies on general principles about the nature of knowledge rather than on intuitions about fringe cases, the recent responses that have been given to defuse the force of Davidson’s objection are silent against it. Moreover, the argument suggests that even weaker theses connecting practical entities (e.g. basic actions, intentions, attempts, etc.) with knowledge are also false. Recent defenders of the thesis that there is a necessary connection between knowledge and intentional action are motivated by the insight that this connection is non-accidental. I close with a positive proposal to account for the non-accidentality of this link without appeal to necessary connections by drawing an extended analogy between practical and perceptual knowledge.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,045
Communication savante0,0060,012
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,226 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations46
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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