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Enregistrement W4229596947 · doi:10.32920/ryerson.14640741

Can God Choose a World At Random?

2021· preprint· en· W4229596947 sur OpenAlexaff
Klaas J. Kraay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTheology and Philosophy of Evil
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On what basis does God choose a possible world to make actual? Theists typically claim that God freely selects exactly one world on the basis of its axiological characteristics. But suppose that there are infinitely many unsurpassable worlds from which to choose; or else that there are no unsurpassable worlds, but instead an infinite hierarchy of increasingly better worlds. On each of these scenarios, philosophers have alleged that God is unable rationally to choose a world for actualization. In the former case, God lacks sufficient reason to select any particular world, since there are infinitely many other equally good candidates. In the latter case, God lacks sufficient reason to select any particular world, since for any world there are infinitely many better candidates. These considerations generate arguments for atheism, as follows. On theism, God is supposed to be the explanation for this world ’s being actual, and God requires sufficient reasons for action. So on either scenario or, since there is an actual world, and since God could not have had a sufficient reason for selecting it, this world was not actualized by God. In response, defenders of theism have urged that God need not have sufficient reason for choosing a world on or : God may defensibly choose a world at random. In what follows, I evaluate this reply. I conclude that it succeeds only on the enormously implausible assumption that there is exactly one randomizer available to God Like Recommend Bookmark Cite Options

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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