Notice bibliographique
Résumé
Donald Price and James Barrell, two eminent pain researchers, argue that every time an experiment demonstrates that a biological variable is causally relevant to a psychological outcome, we are entitled to further rule out a possible mind–brain identity or supervenience relationship. As experimental evidence for two-way causal links between biological and psychological variables accumulates, more and more identity and supervenience relationships are ruled out, suggesting that psychophysicalism is empirically better supported than physicalism. I raise an objection to this line of argumentation by pointing out that, in the studies in question, causation is established within an operationalized framework; that is, irrespective of whether one knows what exactly is being manipulated and measured and how the intervention and measurement techniques work. By itself, evidence for causal relevance doesn't demonstrate that to each manipulated variable corresponds an ontologically distinct cause. This opens the possibility that some variables share common referents, as postulated by physicalist accounts. Moreover, even if it is not clear how to test for identity or supervenience relationships, it is still possible to test for causal mediation, which can generate empirical evidence discriminating between reductive physicalism and non-reductive alternatives.
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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 | 0,037 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,026 |
| Communication savante | 0,005 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».