Helen Longino, <b><i>Studying Human Behavior: How Scientists Investigate Aggression and Sexuality</i></b>, Chicago: University of Chicago Press, 2013, ISBN 978-0-226-49288-9
Notice bibliographique
Résumé
In Studying Human Behavior: How Scientists Investigate Aggression and Sexuality, Helen Longino examines in-depth five approaches to the science of aggression and human sexuality in terms of their epistemological framework, the kinds of knowledge they produce, and their pragmatic goals.Centrally, she tackles the monistic assumption that the knowledge produced by these disciplines can be combined or reduced into to a single, all-encompassing account.Coming from a social epistemological standpoint, Longino argues that this monistic assumption is neither conducive to the goals of behavioral research nor empirically tenable.Her analysis demonstrates how ontological and epistemological factors contribute to the incommensurability of the accounts produced by the approaches.It also shows that the restricted and inadequate dissemination of the products of these approaches has negative social and epistemic consequences.She argues that if we wish to continue to guide our policies with scientific research, we need to embrace a pluralistic stance that accepts the partiality of knowledge that any one approach can generate.Such pluralism ensures the availability of a broader range of research platforms, and also encourages a more cautious approach to how we inform policymakers and publics about scientific research.In this review, we discuss the ways in which this book contributes to Longino's own corpus and to feminist empiricist and philosophical aims more generally.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,026 |
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 ».