Bibliographic record
Abstract
Popper a passé sa licence sous la direction de Bühler en 1928. Affirmer que Popper a été profondément influencé, non seulement par la théorie du langage de Bühler, mais aussi par sa psychologie, ne correspond pas à l’opinion courante. Le deuxième chapitre de Die beiden Grundprobleme der Erkenntis montre clairement que Karl Bühler a représenté l’un des points de départ les plus importants de la théorie de l’esprit de Popper. Selon Popper, dans l’épistémologie de Carnap, il y a un « préjudice inductif » : afin de rétablir une opinion neutre et adopter une épistémologie qui soit indépendante de la psychologie, il est nécessaire de démontrer que, dans la psychologie aussi, le déductivisme est possible et concevable. Popper donne des exemples très clairs de psychologie déductive et cite la théorie de Kant, Johannes Mueller, l’École Wuerzburg (surtout à travers Bühler et Otto Selz) et Ernst Mach. Le choix de tels exemples est significatif afin de comprendre la nature de la formation de Popper. En particulier, il est important de souligner l’absence de la « psychologie de la Gestalt » ou de ses penseurs, tels que Wertheimer, Koehler, Koffka, etc. En effet, Bühler s’opposait fortement à la psychologie de la Gestalt de l’École Wertheimer et, entre l’Institut Bühler de Vienne et les psychologues de la Gestalt à Berlin, il y avait une véritable rivalité. Popper — qui est normalement considéré, de façon simpliste, comme étant « un psychologue gestaltiste » — a tout à fait adopté l’idée de Bühler.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.011 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".