Charting the Territories of Epistemic Concepts in the Practice of Science: A Text-Mining Approach
Notice bibliographique
Résumé
Much attention in philosophy of science has been devoted to explicating highly prized concepts such as explanation, theory, or model, among many others, resulting in a plurality of nuanced philosophical accounts (for example, the deductive-nomological account, the causal account, the unification account, and the mechanistic account of explanation). The rationale for this enterprise is to be found in the central epistemic roles that such concepts are taken to play in science. But do these concepts actually play such significant roles? In this article, we investigate the actual usage of epistemic concepts in the practice of science by analysing terminological occurrence patterns in scientific publications. Narrowing down the study to six major epistemic concepts (theory, model, mechanism, explanation, understanding, and prediction), we use text-mining methods to quantify actual terminological usage and relationships in a corpus of 73,771 full-text scientific articles of the biological and medical sciences (from the BioMed Central database). The resulting terminological cartographies partly validate select philosophical intuitions, but also suggest notable differences between philosophical reconstructions and the actual roles that epistemic concepts appear to be playing in the scientific discourse. We also investigate the incidence of disciplinary context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,041 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».