Notice bibliographique
Résumé
Abstract This essay explores a problem for Nyāya epistemologists. It concerns the notion of pramā. Roughly speaking, a pramā is a conscious mental event of knowledge-acquisition, i.e., a conscious experience or thought in undergoing which an agent learns or comes to know something. Call any event of this sort a knowledge-event. The problem is this. On the one hand, many Naiyāyikas accept what I will call the Nyāya Definition of Knowledge, the view that a conscious experience or thought is a knowledge-event just in case it is true and non-recollective. On the other hand, they are also committed to what I shall call Nyāya Infallibilism, the thesis that every knowledge-event is produced by causes that couldn’t have given rise to an error. These two commitments seem to conflict with each other in cases of epistemic luck, i.e., cases where an agent arrives a true judgement accidentally or as a matter of luck. While the Nyāya Definition of Knowledge seems to predict that these judgements are knowledge-events, Nyāya Infallibilism seems to entail that they aren’t. In this essay, I show that Gaṅgeśa Upādhyāya, the 14th century Naiyāyika, solves this problem by adopting what I call epistemic localism, the view that upstream causal factors play no epistemically significant role in the production of knowledge.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».