MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4384616469 · doi:10.3998/ergo.3590

Intentional Action, Know-how, and Lucky Success

2023· article· en· W4384616469 sur OpenAlexafffund
Michael Kirley

Notice bibliographique

RevueErgo an Open Access Journal of Philosophy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEpistemology, Ethics, and Metaphysics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésConflationEpistemologyJudgementAction (physics)Tacit knowledgePsychologyPhilosophySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elizabeth Anscombe held that acting intentionally entails knowing (in a distinctively practical way) what one is doing. The consensus for many years was that this knowledge thesis faces decisive counterexamples, the most famous being Donald Davidson’s carbon copier case, and so should be rejected or at least significantly weakened. Recently, however, a new defense of the knowledge thesis has emerged: provided one understands the knowledge in question as a form of progressive judgement, cases like Davidson’s pose no threat. In this paper, I argue that this neo-Anscombean maneuver fails because it is founded on an untenable conception of the difference between intentional and merely lucky success. More specifically, the neo-Anscombean view conflates merely lucky success with subjectively surprising success. Unlike the former, subjectively surprising success may well be intentional, for it may well be the result of an exercise of knowledge-how. After sketching an alternative view that better captures the intuitive contrast between lucky and intentional success, I argue that the conflation of surprising and merely lucky success owes to a tacit commitment to the thesis that knowing how entails knowing that one knows how. This thesis is not only false, but distortive of the explanatory role of knowledge-how. This result, in turn, tells us something important about what practical knowledge cannot be.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,039
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,268
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,153 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueErgo an Open Access Journal of PhilosophyMême sujetEpistemology, Ethics, and MetaphysicsTravaux en français237 207