Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article vise à restituer le contexte historique dans lequel la notion de donné a été introduite avant que Sellars n’en propose la critique systématique. À travers l’étude des textes fondateurs de C. I. Lewis et H. H. Price et des objections auxquelles ils se sont efforcés de répondre, on exposera la nature des débats à la fois métaphysiques et épistémologiques qu’a, dès les années 1930, suscité la thèse selon laquelle l’expérience fournirait à la connaissance un donné fondamental qui seul permettrait d’en assurer la validité empirique. Parce que le donné pur, indépendant de tout ce que l’esprit peut lui adjoindre lorsqu’il lui applique ses concepts, semble devoir demeurer ineffable et inconnaissable pour nous, il était dès l’origine tout à fait problématique non seulement d’en reconnaître l’existence, mais encore plus de chercher à bâtir sur une telle base – comme bien des empiristes ont pourtant prétendu le faire au vingtième siècle – une conception réaliste des rapports entre l’esprit et le monde (insistant sur leur indépendance réciproque) et une conception fondationnaliste de la structure de la connaissance. C’est néanmoins à Sellars qu’il reviendra de démontrer la vacuité d’un tel projet.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".