Notice bibliographique
Résumé
This chapter considers the implications for the policy world of four key qualities of our networks of beliefs: those networks are not transparent; belief is a matter of degree; the categories of true and false can be applied to values and interests; and our networks of beliefs are foundationless. Opaque networks of belief Imagine a perfectly efficient library. The library catalog department notes each new item as it arrives, entering the relevant information into its computer system. At any given moment, one can thus identify every single book in the library. Our beliefs, obviously, are not at all like that. We don't consciously register each belief as it enters our head. We have picked up beliefs over the course of our lives, often embracing them without being fully conscious of doing so. This is particularly true of beliefs that do not take the form of explicit propositions: our store of labels and concepts, through which we organize our lived reality, the codes through which we interpret the behavior of others and so on. And so we are never fully aware of our personal network of beliefs. Several implications flow from the opacity of our network of beliefs. It entails, first, that to aspire to a ‘value-free’ approach to research is naive, as the aspiration assumes that we can identify our values and lay them aside. Non-transparency also challenges one of the alternatives to the value-free approach: the ‘confession’ of one's values and biases, since one cannot confess to something of which one is unaware. Where does this leave the policy analyst? An observation from philosopher of science Helen Longino is helpful: objectivity, she notes, ‘is a characteristic of a community's practice of science rather than an individual’s’ (1990, 74). That is, objectivity emerges from an ongoing collective practice of making and critiquing claims and arguments. Thus, it is precisely a searching dialogue between analysts who disagree sharply on a policy issue that can uncover many of their respective biases and assumptions. Many , but not all: one of the inevitable limits to all dialogue is that biases and assumptions shared by interlocutors will generally not be uncovered.
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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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,013 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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.
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 ».