<i>Science and sanity</i>: A social epistemology of misinformation, disinformation, and the limits of knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Recent challenges to scientific authority in relation to the COVID pandemic, climate change, and the proliferation of conspiracy theories raise questions about the nature of knowledge and conviction. This article considers problems of social epistemology that are central to current predicaments about popular or public knowledge and the status of science. From the perspective of social epistemology, knowing and believing are not simply individual cognitive processes but based on participation in social systems, networks, and niches. As such, knowledge and conviction can be understood in terms of the dynamics of epistemic communities, which create specific forms of authority, norms, and practices that include styles of reasoning, habits of thought and modes of legitimation. Efforts to understand the dynamics of delusion and pathological conviction have something useful to teach us about our vulnerability as knowers and believers. However, this individual psychological account needs to be supplemented with a broader social view of the politics of knowledge that can inform efforts to create a healthy information ecology and strengthen the civil institutions that allow us to ground our action in well-informed picture of the world oriented toward mutual recognition, respect, diversity, and coexistence.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,127 |
| Communication savante | 0,020 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».