Does accepting the theory of evolution mean there is no meaning of life?
Notice bibliographique
Résumé
What is the meaning of life? Believe it or not, after more than ten years on the air, we at Why? Radio have never asked this question. But to make it more complicated, we want to know not just what it is, but how we can discover it in the age of evolution. If science gives us answers instead of religion, where do we look for meaning? Can Darwin provide us with what the holy scriptures have not? On this episode we will ask these very questions, while exploring the limits of science and going head to head with the most ineffable aspects of the human experience. Michael Ruse is a philosopher and historian of science. He taught at the University of Guelph in Ontario Canada from 1965 to 2000. Since then. Ruse has served as Lucyle T. Werkmeister Professor of Philosophy at Florida State University. He has written or edited almost fifty books including, The Darwinian Revolution: Science Red in Tooth and Claw, Can a Darwinian Be a Christian?: The Relationship between Science and Religion, and Darwin and Design: Does Evolution Have a Purpose? His most recent book, the topic of today’s conversation, is A Meaning for Life.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,064 |
| Communication savante | 0,009 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».