Bibliographic record
Abstract
Die philosophische Skepsis bezweifelt argumentativ, dass Menschen über Wissen verfügen. Eine interessante und viel beachtete Reaktion auf diese Skepsis basiert auf dem semantischen Externalismus. Obwohl die antiskeptische Strategie des Externalismus im Laufe der Jahre entscheident verbessert wurde, krankt sie in den Augen vieler Philosophen immer noch an einer stark beschränkten Reichweite: Sie ist nur hinsichtlich ganz bestimmter Varianten skeptischer Argumentation erfolgreich – durch geschickte Modifikation des skeptischen Arguments ist der Skeptiker in der Lage, sein Argument gegen den externalistischen Angriff zu immunisieren. In diesem Artikel gehe ich der Frage nach, ob die vom Externalismus erzwungene modifizierte Fassung des skeptischen Arguments anfälliger für antiskeptische Angriffe ist als die ursprüngliche Version. Drei Versuche, die vom Externalismus erzwungene Modifikation des skeptischen Arguments in antiskeptischer Hinsicht auszunutzen, werden diskutiert. Einer der Versuche erscheint zunächst viel versprechend, doch letztlich erweisen sich alle drei antiskeptischen Folgestrategien als unbefriedigend.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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".