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Enregistrement W4297814803 · doi:10.46692/9781447364573.003

Some effects of the binary view

2022· other· en· W4297814803 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRelativity and Gravitational Theory
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBinary numberMathematicsComputer scienceArithmetic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The great divide The binary view is, obviously, binary. It introduces supposedly clear divides, not just between statements, but between overall approaches to reality. It dictates which sorts of beliefs may find a home within rigorous thought and which may not. One methods text thus declares that ‘Ideologies contain many normative assumptions, statements, and ideas.’ The social sciences, on the other hand, ‘offer descriptive statements (‘this is how the world operates’) and explanations’ (Neuman, 2011, 59). In like spirit, another methods book states that ‘today social theory has to do with what is, not with what should be’ (Babbie, 2013, 6). For some authors, this does not mean that normative issues are unimportant: they are simply someone else's concern. Levitt and Dubner's popular Freakonomics tells us that morality ‘represents the way that people would like the world to work – whereas economics represents how it actually does work’ (2005, 13, emphasis in original). At times one gets the impression that the binary view exercises a gravitational pull, dragging down thinkers on the brink of escaping its orbit. Consider the following argument from polymath Herbert Simon: In the realm of economics, the proposition ‘Alternative A is good’ may be translated into two propositions, one of them ethical, the other factual: ‘Alternative A will lead to maximum profit.’ ‘To maximize profit is good.’ The first of these two sentences has no ethical content, and is a sentence of the practical science of business. The second sentence is an ethical imperative, and has no place in any science. Science cannot tell whether we ought to maximize profit. (Simon, 1965, 249, emphasis in original) As recommended in the Introduction to this work, Simon ‘fills in’ the statement ‘Alternative A is good.’ He recognizes that one can give reasons for a value claim. This, obviously, sits uneasily with his claim that value judgments can only be validated by ‘human fiat’ (1965, 56). How does he resolve the contradiction? By assuming that reason-giving can descend one level and only one level .One can answer the question ‘Why is alternative A good?’ but not the obvious follow-up question, ‘Why is it good to maximize profit?’

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,032
Communication savante0,0120,019
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0090,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,003

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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