Projectibility and Science: Epistemic Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Appealing to science is a popular suggestion for separating projectible predicates. According to this suggestion, we can expect science, eventually, to separate such predicates for us, rendering it unnecessary to make further attempts to explicate the criteria for projectibility. In this essay, I address three theoretical challenges to this suggestion. The first stems from the inductive character of science, which casts doubts on its efficacy in separating projectible predicates, since induction itself requires this separation. The second is the inferential externalism implied by this suggestion, whereas the problems of induction have bite only if inferential internalism is presumed. The third challenge appears when a strong relationship between projectibility and kindhood, on the one hand, and kindhood and similarity, on the other, is posited, such that a more projectible predicate is believed to be a predicate which tracks better similarities in nature. Now the question appears: whether and how science enables us to track better similarities? I distinguish two conceptions of similarity, one intuitive, the other theoretical, and I argue that the theoretical one is to be preferred, showing that how scientific practice involves shifting from an intuitive idea of similarity to a theoretical one. Through answering these three challenges, I attempt to support the appeal to natural science as far as Goodman’s problem of induction is concerned.
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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 | 0,029 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,079 |
| Communication savante | 0,015 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».