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 lâévolution. En effet, la notion de mécanisme en philosophie des sciences doit encore beaucoup aux développements de lâépistémologie de la physique au cours du 20ième siècle. Or, il nâest 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 nâest 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 quâalternative à une approche nomologique qui a dominé le 20ième siècle. Il reste à déterminer quelle caractérisation du mécanisme réussit à sâaccommoder 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 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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".