Evaluation and Motivation Part Company? The Problem of <i>Akrasia</i>
Notice bibliographique
Résumé
The scholastic identification of desiring and conceiving to be good, of motivational and evaluative attitudes, faces a challenge from cases of akrasia . In cases of akrasia , agents are not motivated in accordance with comparative evaluations. An akratic agent will think that A is better than B yet pursue B . In these cases, the agent's motivational states seem not to fall in line with his evaluative states. It is not completely uncontroversial that accidie and akrasia are indeed possible, at least if described as cases in which the agent's motivation does not correspond with his evaluative judgments. However, denying this possibility seems like denying the phenomena; we at least seem to confront instances of these kinds of behavior often enough. The existence of phenomena that correspond to these descriptions of akrasia seems to be a major argument against the scholastic view in the context of intentional explanations and in favor of separatist views, views that allow motivation and evaluation to come completely apart. The aim of this chapter is to show not only that the scholastic view has the right tools to account for akrasia but also that it accounts for the phenomena better than separatist views. THE PROBLEM WITH AKRASIA In the Protagoras , Socrates says that most people maintain that there are many who recognize the best but are unwilling to act on it.… Whenever I ask what can be the reason for this, they answer that those who act in this way are overcome by pleasure or pain.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».