Notice bibliographique
Résumé
Abstract Knowledge attributions—that is, statements of the form “S knows [/doesn’t know] that p”—are a rich target for social-epistemological inquiry. This is not merely because they deploy epistemic vocabulary within an essentially social medium (language). More significantly, it is because knowledge attributions are intentional acts undertaken for specific practical and communicative purposes, against the background of certain shared assumptions and mutual expectations, by socially, culturally, and otherwise situated subjects. Such attributions have long played a key role in epistemological inquiry: as most epistemologists see it, they are an essential source of data to which their theorizing must be responsive. But it’s only recently that knowledge attributions have themselves come in for intense theoretical scrutiny. This chapter focuses on two issues emerging from this study that are of particular social-epistemological interest, and the connections between them. The first, which was prompted by the emergence of epistemic contextualism (and the subsequent articulation of various rivals), concerns the truth-conditional contents of sentences used to attribute knowledge and whether these are interestingly sensitive to social factors. The second, which is owing chiefly to Edward Craig’s attempt to provide a “practical explication” of the concept of knowledge, concerns the social role(s) of knowledge attributions—what extra-individualistic function(s) or purpose(s) they might serve, and what light this might shed on central epistemic concepts and phenomena. One of the main lessons that emerges is that there is substantial overlap between why knowledge attributions are of obvious social-epistemological interest and why their proper theoretical handling is as challenging as it is.
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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 | 0,022 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,064 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».