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Enregistrement W4206840198 · doi:10.1007/s11229-021-03272-8

Local causation

2021· article· en· W4206840198 sur OpenAlexfundno aff
T. D. P. Brunet

Notice bibliographique

RevueSynthese · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophy and History of Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCambridge Trust
Mots-clésCausationCounterfactual conditionalCounterfactual thinkingVariation (astronomy)EpistemologyCausal modelPhilosophy of languageMathematicsCausal structureMetaphysicsMathematical economicsPhilosophyStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

accounts of causation. A hallmark of universal accounts of causation is the assumption that apparent variation in causation between locations must be explained by differences in background causal conditions, by features of the causal-nexus or causing-complex. The local account of causation presented here rejects this assumption, allowing for genuine variation in causation to be explained by differences in location. I argue that local accounts of causation are plausible, and have pragmatic, empirical and theoretical advantages over universal accounts. I then report on the use of presheaves as models of local causation. The use of presheaves as models of local variation has precedents in algebraic geometry, category theory and physics; they are here used as models of local causal variation. The paper presents this idea as stemming from an approach using presheaves as models of local truth. Finally, I argue that a proper balance between universal and local causation can be assuaged by moving from presheaves to fully-fledged sheaf models.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,171 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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