Notice bibliographique
Résumé
Abstract Proof of Concept Research (PoCR) is a prevalent facet of scientific inquiry, yet its epistemic features remain poorly understood. While novelty has been highlighted as a key characteristic, projectability—understood as the likelihood of being applicable to a broader range of contexts—is another. This study endeavours to construct a formal model that elucidates the implicit ampliative reasoning inherent in PoCR. Our model hinges on probability assumptions for target objects to simultaneously exhibit three properties: one that is a defining characteristic of these target objects; a second that is desired of them and whose demonstration is the empirical aim of PoCR; and a third that is promised in the background. Depending on assumptions about when these properties jointly obtain, we delineate paradigmatic, alternative, and tangential modes of reasoning. This classification and associated decision tree unveil distinct argumentative strategies that, despite not being deductively valid, may be employed to motivate PoCR and justify subsequent inferences upon successful proof of concept demonstration. The model and decision tree together provide a framework with which to better understand the general structure of widely used inferences in PoCR, and with which researchers and evaluators can more precisely design and assess PoCR projects.
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 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 | 0,050 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,035 |
| Communication savante | 0,012 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».