Notice bibliographique
Résumé
Is the fact that a claim comes from a biased source a reason to think the claim false? Obviously it is not a conclusive reason for rejecting the claim. The claim might have been generated independently of the bias, in some epistemically reliable manner. Even if the bias had some causal influence, the claim it generates might in a particular case dovetail with the facts, either accidentally or otherwise. One might suppose, however, that bias is a reason for thinking the claim less likely to be true. Barron cites an argument by Elliott Sober that a person’s belief is implausible if what caused the person to adopt it is independent of whether the belief is true. Barron refutes Sober’s conclusion on Bayesian grounds. If a belief has been produced by a process causally independent of its truth, then by definition the posterior likelihood of arriving at this belief, supposing that the belief is true, [“P(R/Q) ” using Barron’s abbreviations] is equal to the prior likelihood [“P(R)” using Barron’s abbreviations] of arriving at this belief, without making any supposition as to whether the belief is true. That is what it means for the method of arriving at a belief to be causally independent of the truth of the belief. Since the belief has actually been arrived at, the likelihood of arriving at it is not zero. Hence in the statement of Bayes ’ theorem the posterior and
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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 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,025 |
| Communication savante | 0,012 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,059 | 0,111 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,009 |
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 ».