Notice bibliographique
Résumé
Abstract The human mind is capable of entertaining an astounding range of thoughts. These thoughts are composed of concepts or ideas, which are the building blocks of thoughts. This book is about where all of these concepts come from and the psychological structures that ultimately account for their acquisition. We argue that the debate over the origins of concepts, known as the rationalism-empiricism debate, has been widely misunderstood—not just by its critics but also by researchers who have been active participants in the debate. Part I fundamentally rethinks the foundations of the debate. Part II defends a rationalist view of the origins of concepts according to which many concepts across many conceptual domains are either innate or acquired via rationalist learning mechanisms. Our case is built around seven distinct arguments, which together form a large-scale inference to the best explanation argument for our account. Part III then defends this account against the most important empiricist objections and alternatives. Finally, Part IV argues against an extreme but highly influential rationalist view—Jerry Fodor’s infamous view that it is impossible to learn new concepts and his related radical concept nativism, which holds that essentially all lexical concepts are innate. Throughout the book, our discussion blends philosophical and theoretical reflection with consideration of a broad range of empirical work drawn from many different disciplines studying the mind, providing a thorough update to the rationalism-empiricism debate in philosophy and cognitive science and a major new rationalist account of the origins of concepts.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,032 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».