Notice bibliographique
Résumé
Abstract Maybe Christianity is actually true. Maybe it is what believers say it is. But at least two problems make the thoughtful person hesitate. First, there are so many other options. How could one possibly make one’s way through them to anything like a rational and confident conclusion? Second, why do so many people choose to be Christian in the face of so many reasons not to be Christian? Yes, many people grow up in Christian homes and in societies, but many more do not. Yet Christianity has become the most popular religion in the world. Why? This book begins by taking on the initial challenge as it outlines a process: how to think about religion in a responsible way, rather than settling for such soft vagaries as “faith” and “feeling.” It then clears away a number of misunderstandings from the basic story of the Christian religion, misunderstandings that combine to domesticate this startling narrative and thus to repel reasonable people who might otherwise be intrigued. The second half of the book looks at Christian commitment positively and negatively. Why do two billion people find this religion to be persuasive, thus making it the most popular “explanation of everything” in human history? At the same time, how does Christianity respond to the fact that so many people find it utterly implausible, especially because of its narrow insistence on “just one way to God,” and because of the problem of evil that seems to undercut everything it asserts? Grounded in scholarship but never ponderous, Can I Believe? takes on the hard questions as it welcomes the intelligent inquirer to give Christianity at least one good look.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,051 |
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 ».