Pre-explanatory and Explanatory Strategies in Aristotle’s Study of Animals
Notice bibliographique
Résumé
The general theory of science outlined in Aristotle’s Posterior Analytics mandates that the scientific enterprise proceeds in stages, and that the two main stages of any scientific inquiry are the collection of the relevant data followed by their explanation – the pre-explanatory and the explanatory stages of inquiry, respectively. Aristotle’s study of animals illustrates this methodological insight in an especially clear way. Moreover, the following epistemic principle controls Aristotle’s study of animals: the study of animals must start from the most organized and most determinate form of life and must take that as its starting point to generate results that can be subsequently extended to what is comparatively less organized and less articulate. This means that the study of animals must begin with a discussion of the human body. This methodological insight is at work in Aristotle’s History of Animals . However, its significance goes well beyond the stage of the collection and presentation of the relevant data; this chapter shows that this rule of inquiry also shapes the explanation of the zoological data in Parts of Animals, Progression of Animals , and Generation of Animals . The chapter also discusses the distortions created by the application of this rule of inquiry with a concentration on Aristotle’s explanation of animal locomotion.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».