Notice bibliographique
Résumé
<p>This paper draws together and engages with two recent – and independent – discussions of the problem of evil. Bruce Russell (2018) examines four arguments for atheism that appeal to suffering. He rejects the first three, but defends the fourth. Meanwhile, separately, William Hasker has discussed close variants of the third and fourth arguments. In an important but underappreciated series of papers, he criticizes the former (Hasker 1992, 1997, 2004b, 2008). More recently, he has deployed this criticism against the latter as well (Hasker 2019). The order in which Russell treats these four arguments is helpful and instructive, and so I will follow it. I will briefly discuss the first and second. I will then set out Hasker’s criticism of the third argument, and offer some resistance to his most recent defence of it. I then turn to the final argument, which I call the argument from <em>excessive gratuitous evil</em>. Russell and Hasker both think that it constitutes a formidable problem for theism. I agree. I do not discuss Russell’s (indirect) defence of it. Instead, I examine Hasker’s latest objections to it – including his new deployment of his earlier criticism – and I find them all wanting.</p>
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».