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Enregistrement W4390005379 · doi:10.17771/pucrio.ana.65476

A CONFIANÇA EPISTÊMICA NO TESTEMUNHO

2023· article· pt· W4390005379 sur OpenAlexaff
ANNA CAROLINA VELOZO NADER TEMPORAO

Notice bibliographique

RevueAnálogos · 2023
Typearticle
Languept
DomainePsychology
ThématiquePsychology and Mental Health
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicaMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RESUMO: Neste artigo, discuto a confiabilidade do testemunho pessoal, explorando os desafios epistêmicos envolvidos na avaliação desse tipo de evidência.Trata-se de uma temática de grande urgência da grave crise epistêmica que vivemos nos dias atuais.Para tanto, considero diferentes abordagens filosóficas e argumento que o contexto é um fator crucial, embora não seja o único, na avaliação do testemunho.Destaco a natureza falível do testemunho humano, suscetível a falhas éticas e cognitivas.Destaco também as abordagens filosóficas históricas em relação ao testemunho, como a visão reducionista de David Hume e a visão não reducionista de Thomas Reid.Além disso, discuto o situacionismo epistemológico, que questiona a existência de virtudes intelectuais e enfatiza a influência de fatores situacionais na avaliação do testemunho.Apresento críticas a essa abordagem, com ênfase na vertente da Epistemologia das Virtudes, argumentando que o contexto é relevante, mas não suficiente para uma avaliação confiável do testemunho.Destaco também o papel da confiança no processo de avaliação do testemunho.Enfatizo a importância de considerar o contexto e ressalto que a confiança nas evidências pode ser epistemicamente justificada em determinados contextos.Concluo que as críticas empíricas ao situacionismo não comprometem a Epistemologia das Virtudes e que a avaliação do testemunho deve levar em conta diferentes elementos, como contexto, confiança e características individuais.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,117
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,117
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0070,058
Communication savante0,0140,024
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,346 · 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
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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