Notice bibliographique
Résumé
I argue for a view I call sensitivism about belief. According to sensitivism, belief is sensitive to just those factors of context which epistemic contextualists claim are relevant to the semantics of words like "know": in particular, whether an agent believes p depends on the not-p alternatives salient to the agent, and the practical importance of p for the agent. I argue for sensitivism about both outright belief and partial belief, and outline a sensitivist formal model of belief. In chapter 1, I make a preliminary case for sensitivism, and for interest in sensitivism. After surveying some similar views in the literature, I present a scenario which is nicely explained by sensitivism, and which gives the view some intuitive plausibility. I also argue for the relevance of sensitivism to the debate over epistemic contextualism. In chapter 2, I argue that we need sensitivism about outright belief if we want to maintain both a Stalnakerian picture of how assertion works, and the principle that an assertion that p is sincere if and only if the assertor believes that p. I then outline a sensitivist formal model of outright belief. In chapter 3, I present a solution to the preface paradox which this model of belief makes available, and argue that it is more intuitively appealing than the more popular probabilistic solutions. In chapter 4, I argue that we should extend sensitivism to credences as well as outright belief. In particular, I advance the following two theses: (CONTEXT) Degrees of belief change from context to context, depending on the space of alternative possibilities. (UNITY) Outright belief is belief to degree 1. I claim that (UNITY) solves the usual paradoxes to which threshold views of outright belief fall prey, and (CONTEXT) undermines the usual reasons given for rejecting (UNITY).
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,011 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».