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Enregistrement W6989985222

Comment justifier la tolérance religieuse? Une analyse des arguments épistémiques

2018· other· fr· W6989985222 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2018
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionFilter (signal processing)LimitingContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans la littérature sur la tolérance, très peu d’attention est accordée aux arguments épistémiques. De plus, lorsqu’ils sont abordés, on semble faire presque exclusivement référence à l’argument de John Stuart Mill selon lequel la tolérance contribue à l’atteinte de la vérité. On ne distingue pas entre les types d’arguments épistémiques. Ce mémoire vise entre autres à combler ce manque en offrant une meilleure cartographie des différents types d’arguments épistémiques afin de mieux en comprendre les possibilités, les limites, les forces et les faiblesses. L’objectif de ce mémoire est premièrement d’identifier les différents types d’arguments épistémiques pour la tolérance religieuse et ensuite de les analyser. Mon analyse portera sur la structure des arguments et leur robustesse, sur leur acceptabilité potentielle par les croyants ainsi que sur la forme de tolérance qui est supportée par ces arguments. Un deuxième objectif de ce mémoire est d’exemplifier les arguments épistémiques pour la tolérance religieuse qui sont formulés par des auteurs qui mobilisent des ressources des religions chrétienne et musulmane. Les quatre types d’arguments épistémiques identifiés dans le mémoire sont (1) le faillibilisme, (2) le processus de formation des croyances, (3) la parité épistémique et (4) l’accès différencié au message de Dieu. Une conclusion qui ressort de l’analyse de ces arguments est qu’ils peuvent fournir une justification pour la tolérance de toutes les croyances religieuses, mais qu’ils ne permettent pas de tracer de limites entre ce qui doit être toléré et ce qui ne le doit pas dans le domaine de l’action (au-delà de l’expression des croyances).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,025
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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