When Virtues are Vices: 'Anti-Science' Epistemic Values in Environmental Politics
Notice bibliographique
Résumé
Since at least the mid-2000s, political commentators, environmental advocates, and scientists have raised concerns about an “anti-science” approach to environmental policymaking in conservative governments in the US and Canada. This paper explores and resolves a paradox surrounding at least some uses of the “anti-science” epithet. I examine two cases of such “anti-science” environmental policy, both of which involve appeals to epistemic values that are widely endorsed by both scientists and philosophers of science. It seems paradoxical to call an appeal to epistemic values “anti-science.” I develop an analysis that, I argue, can resolve this paradox. This analysis is a version of the “aims approach” to science and values, drawing on ideas from axiology and virtue ethics. I characterize the paradox in terms of conflicts or tensions between epistemic and pragmatic aims, and argue that there is a key asymmetry between them: epistemic aims are valuable, in part, because they are useful for pursuing pragmatic aims. Thus, when epistemic and pragmatic aims conflict, epistemic aims need to be reconceptualized in order to reconcile them to pragmatic aims. When this is done, in the “anti-science” cases, the epistemic values are scientific vices rather than virtues. Thus the “anti-science” epithet is apt.
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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 | 0,023 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,087 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».