Critical thinking: stress-testing competing reasons in the practical domain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Harvey Siegel has argued that successful critical thinking requires both a critical mindset and expertise in evaluating reasons. In this article, I focus on the latter, the business of accurately appraising competing reasons in the practical domain. More specifically, I critically examine the limitations inherent in two commonly used epistemic frameworks: the balance account and reasons-for-and-against. I argue neither is suitable for scenarios requiring especially nuanced appraisals or complex metrics. This is because they primarily deal with somewhat crude approximations and/or binary choices. I will propose a new framework to address this concern. I dub this the Stress-Testing-Critique-Support-Explanationist Account (STCSEA). STCSEA is engineered to handle complex practical epistemic situations, ones where determining what to do is not straightforward or immediately calculable. To fully understand the accurate and reliable determination of competing reasons’ strengths and weaknesses, educators require sophisticated tools. Such tools can help us fully to grasp the concept and mechanics of rational defeat—that being figuring out the strength of competing reasons. To do so, we must also formulate and continuously refine an operationalized defeasibility taxonomy. I proceed as follows. I begin by providing a brief overview of the critical thinking debate. I then survey John Pollock’s work on defeaters. This work is germane to the conversation yet remains something of a lacuna in the contemporary philosophy of education literature. After this, I discuss the balance account and reasons-for-and-against, specifically their evident limitations. I then make a case for the superiority of STCSEA when it comes to handling ‘hard cases’. These are cases where what we should, must, or may do necessitates a complex computation. Such computations often exceed the mathematical or epistemic resources associated with ‘balancing metaphors’ and ‘for and against’ determinations.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».