Notice bibliographique
Résumé
Error is a common part of scientific practice, which must be accounted for by scientonomy. A scientific error occurs when an agent accepts a theory that should not have been accepted given that agent’s employed method. One might suspect that the handling of scientific error seems to violate the theory rejection theorem according to which a theory becomes rejected only when other theories that are incompatible with the theory become accepted, because it appears as though a theory isn’t replaced by anything. Here, we analyze several instances of scientific error and show that error handling, when properly analyzed, is fully consistent with the theory rejection theorem. We show that instances of scientific error typically involve the rejection of an erroneous conclusion as well as one or more of the premises of the argument that leads to that erroneous conclusion. In most cases, first-order propositions of the original erroneously accepted theory are replaced by other first-order propositions incompatible with them. In some cases, however, first-order propositions are replaced by second-order propositions asserting the lack of sufficient reason for accepting these first-order propositions. In both cases, such a replacement is fully consistent with the theory rejection theorem.
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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 | 0,063 | 0,275 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,026 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».