Ãpistémologie du mécanisme et sélection naturelle
Bibliographic record
Abstract
Le présent mémoire a pour objet de vérifier si (et comment) la sélection naturelle peut être comprise comme mécanisme de l’évolution. En effet, la notion de mécanisme en philosophie des sciences doit encore beaucoup aux développements de l’épistémologie de la physique au cours du 20ième siècle. Or, il n’est pas évident que ces développements soient adéquats au domaine biologique. De plus, même si un intérêt renouvelé pour la notion de mécanisme en biologie a entrainé une abondante littérature épistémologique portant sur la notion de mécanisme, il n’est pas clair que les conceptions offertes sont en mesure de rendre compte de la sélection naturelle. \n\nPeter Machamer, Lindley Darden, Carl Craver, Stuart Glennan, James Woodward et William Bechtel -entre autres- ont tous contribué à une analyse des mécanismes en tant qu’alternative à une approche nomologique qui a dominé le 20ième siècle. Il reste à déterminer quelle caractérisation du mécanisme réussit à s’accommoder de la sélection naturelle à la lumière de sa nature probabiliste.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.017 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.004 |
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".