Notice bibliographique
Résumé
Abstract This book is about our practice of criticizing one another for epistemic failings. We clearly evaluate and critique one another for forming unjustified beliefs, harboring biases, and pursuing faulty methods of inquiry. But what is the nature of this criticism? Does it ever rise to the level of blame? The question is puzzling because there are competing sources of pressure in our intuitions about “epistemic blame,” ones not easy to reconcile. The more blame-like a response is, the less at home in the epistemic domain it seems—but the more at home in the epistemic domain a response is, the less blame-like it seems. These competing sources of pressure constitute a puzzle about epistemic blame. The most promising solution to this puzzle focuses on the interpersonal side of epistemic normativity. Members of an epistemic community stand in an “epistemic relationship,” and epistemic blame is a way of modifying this relationship. Understanding epistemic blame as a distinctive kind of relationship modification locates a response that is both robustly blame-like, and entirely at home in the epistemic domain. Epistemic relationships can also illuminate a unique set of issues in the “ethics of epistemic blame,” ones that mirror corresponding issues in the ethics of moral blame. The book examines the scope of appropriate epistemic blame, standing to epistemically blame, and the value of epistemic blame in our social and political lives. Throughout the investigation, a better understanding of the parallels and points of interaction between the epistemic and other normative domains emerges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,025 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».