Bibliographic record
Abstract
Dans un article récent (2011), Steglich-Petersen prétend être en mesure de fournir une explication téléologique de la nature des raisons épistémiques qui (i) échappe aux objections standards soulevées contre ce type d’approche et (ii) soit compatible avec la thèse évidentialiste selon laquelle les raisons épistémiques de croire l’emportent toujours sur les raisons non-épistémiques (à supposer qu’il y ait de telles raisons). Je soutiens que sa proposition est incapable de rendre justice à l’idée selon laquelle les données probantes constituent des raisons épistémiques, et plus généralement, qu’il est incohérent de soutenir à la fois que les raisons épistémiques sont instrumentales, que croire le vrai et ne pas croire le faux possèdent une valeur épistémique et que les données probantes fournissent des raisons épistémiques.
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 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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".