Identités psychophysiques et inférence à la meilleure explication
Bibliographic record
Abstract
La plupart des théoriciens de l’identité des types souscrivent à un physicalisme a posteriori à l’égard des propriétés phénoménales. Selon cette conception, les énoncés d’identité esprit/cerveau peuvent être justifiés par une inférence à la meilleure explication (IME) partant du fait empirique des corrélations esprit/cerveau. Nous soutenons que la théorie de l’identité ne peut pas s’appuyer sur cette méthodologie abductive. Nous montrons tout d’abord que l’on ne peut pas justifier les énoncés d’identité esprit/cerveau au moyen d’une IME partant des corrélations esprit/cerveau car cette stratégie conduit à un dilemme : ou bien les corrélations ne sont pas desexplananda, ou bien les identités esprit/cerveau doivent être admises comme des faits bruts au même titre que les lois dualistes. Nous montrons ensuite que ces énoncés d’identité peuvent être néanmoins justifiés par une IME partant du pouvoir causal des états phénoménaux. Cette seconde stratégie n’est toutefois d’aucune aide pour la forme a posteriori de théorie de l’identité ici discutée dans la mesure où elle débouche sur un physicalisme de type a priori.
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 | 0.009 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".