Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une reconstruction de la théorie de la rationalité dynamique esquissée par Michael Bratman dans Intention, Plans, and Practical Reason. Evaluer la rationalité de l'agent, dit Bratman, ce n'est pas simplement évaluer les raisons d'agir qu'avait l'agent au moment de sa décision. Il faut se demander non seulement si l'agent était rationnel lorsqu'il a formé son intention d'agir, mais aussi s'il l'était encore en gardant ou en abandonnant cette même intention. Il s'agit d'une perspective interne dans la mesure où elle prend en compte les rapports entre l'action, l'intention qui la guide et le processus de délibération qui est en amont de celle-ci. Mais la perspective que nous adoptons lorsque nous évaluons la rationalité de l'agent est aussi externe, car elle fait référence à des conditions dont l'agent n'a pas la maîtrise, comme les dispositions et les habitudes qui lui sont propres et qui se manifestent dans ses comportements non intentionnels. Dans un premier temps, je décris le dilemme que la théorie de Bratman cherche à résoudre ; dans un second temps, je présente les principes que Bratman développe; finalement, j'en évalue les résultats en identifiant certains des problèmes qui restent à résoudre ; je propose de réviser l'un des principes de Bratman en substituant une approche contrefactuelle à l'approche conséquentialiste qu'il propose.
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 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.022 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".