Le holisme de Duhem contre la thèse de Duhem-Quine

Le holisme de la réfutation, outhèse de Duhem-Quine, affirme que nous ne pouvons pas tester isolément une hypothèse scientifique, mais seulement des ensembles d’hypothèses. Ainsi, en cas d’échec d’un test, nous pouvons seulement conclure qu’au moins une hypothèse d’un ensemble est falsifiée, mais nous ne pouvons pasdéterminer laquelle.Bien que cette thèse soit partagée par Duhem et Quine, on néglige régulièrementdes différences entre leurs analyses, alors qu’ilsne s’appuient pas sur les mêmes arguments, et parviennent à des conclusions qui se contredisent sur des points essentiels. Nous proposonsdans cet articled’exposer leholisme duhemien, et de le comparer au holisme quinien.Nouscherchons surtout à montrer que le holisme duhemien n’empêche pasla falsifiabilité des hypothèses scientifiques.

Qu'est-ce qu'expliquer en sociologie ?

L’actualité des publications en sociologie vient mettre en question sa capacité à expliquer ce qu’elle prend pour objet sans véritablement définir ce que signifie ce mot, expliquer. Le présent article cherche à répondre aux questions suivantes : qu’est-ce donc qu’expliquer ? Que signifie exactement ce terme associé à la science ? En quoi et pourquoi la visée que sous-tend le mot trouve-t-elle difficilement son droit, ou sa pertinence, en sociologie ? Comment se conçoit l’explication en termes opératoires ? Les réponses avancées ici s’appuient d’abord sur les nuances apportées par l’épistémologie contemporaine à la caractérisation de la science associée aux trois maîtres mots que sont décrire, comprendre et expliquer. L’analyse d’une entrevue qualitative vient ensuite illustrer les opérations en vertu desquelles expliquer devient possible dans cette discipline, dès lors susceptible d’être considérée comme une science, elle-même conçue comme une connaissance par objet, par concept et par méthode.

L' exposome : vers une science intégrative des expositions?

L’exposome réfère à un domaine émergent de recherche qui a pour visée de développer une science intégrée de l’ensemble des expositions auxquelles est soumis un individu tout au long de sa vie et qui influencent sa santé. Deux principales orientations se font jour. L’une se concentre sur l’étude de l’exposome interne qui permettrait d’identifier l’essentiel des expositions impactant la santé en mesurant avec précision les effets au niveau de l’environnement biochimique du corps. L’autre entend intégrer les expositions sociales, écologiques et les expositions biologiques et internes, ou autrement dit, faire davantage de place à l’étude de l’exposome externe et ainsi développer un modèle holiste de la santé environnementale. À partir de l’examen de la littérature scientifique, de l’analyse de la première génération d’études exposomiques (2010-2020) et d’entretiens menés auprès d’épidémiologistes engagés dans ces recherches, cet article propose un état des lieux des promesses et réalisations de ce domaine émergent quant à l’intégration des expositions, tout en ayant l’ambition d’apporter un regard critique sur ces dernières. Après avoir présenté l’exposome et ses diverses interprétations, nous examinerons quel type d’intégration est en jeu dans chacune de ces deux orientations et nous en questionnerons l’intérêt et la pertinence. Notre analyse se concentre plus particulièrement sur la seconde orientation : quels gages cette tendance la plus holiste donne-t-elle en vue d’un renouvellement de nos manières d’intégrer les facteurs environnementaux et génétiques, sociaux et biologiques, dans notre approche des expositions et de l’explication des maladies ?

Samir Okasha's Philosophy

This essay offers some reflections on Samir Okasha’s new monograph Agents and Goals in Evolution, his style of doing philosophy, and the broader philosophy of nature project of trying to make sense of agency and rationality as natural phenomena.

Biodiversity databanks and scientific exploration

For several decades now, biologists have been developing digital databanks, which are remarkable scientific instruments allowing scientists to accelerate the development of biological knowledge. From the beginnings of the Human Genome Project (HGP) onwards, genetic databanks have been a major component of current biological knowledge, and biodiversity databanks have also been developed in the wake of the HGP. The purpose of this paper is to identify the specific features of biodiversity data and databanks, and to point out their contribution to biodiversity knowledge.

Une ontologie dispositionnelle du risque

Le risque est une entité omniprésente dans le domaine biomédical. Une caractérisation ontologique cohérente du risque est donc nécessaire pour faciliter l'échange et le rassemblement des données informatiques du domaine biomédical à des fins cliniques et des fins de recherche à l'aide d'outils nommés « ontologies appliquées ». Nous analysons certaines définitions du risque et en tirons deux traits généraux que le risque partage avec les dispositions. Nous proposons par conséquent une définition du risque comme une disposition dont la réalisation est indésirable pour un agent. Cette définition permet de concilier la dimension objective et la dimension subjective du risque : un risque existe indépendamment de notre connaissance de celui-ci, mais le statut de risque d'une disposition pour un agent dépend des préférences de cet agent.

The Agnostic Structure of Data Science Methods

In this paper we argue that data science is a coherent and novel approach to empirical problems that, in its most general form, does not build understanding about phenomena. Within the new type of mathematization at work in data science, mathematical methods are not selected because of any relevance for a problem at hand; mathematical methods are applied to a specific problem only by `forcing’, i.e. on the basis of their ability to reorganize the data for further analysis and the intrinsic richness of their mathematical structure. In particular, we argue that deep learning neural networks are best understood within the context of forcing optimization methods. We finally explore the broader question of the appropriateness of data science methods in solving problems. We argue that this question should not be interpreted as a search for a correspondence between phenomena and specific solutions found by data science methods; rather, it is the internal structure of data science methods that is open to precise forms of understanding.

Exploring the boundaries and ontology of Psychiatric Disorders (PDs) using the Homeostatic Property Cluster (HPC) model

In this article we show that, even though the classification and diagnosis of Psychiatric Disorders (PDs) are performed according to essentialist terms, the psychiatric diagnoses currently employed, (i.e., clinical psychiatry) do not actually meet these criteria. Diagnosis is performed operationally. In this paper, we suggest a change of perspective. We reject essentialism relating to PDs and argue for the Homeostatic Property Cluster (HPC) model, which allows a greater insight into the ontology of PDs than the operational perspective. More specifically, we argue that the HPC model allows for a synthesis of continuous and discrete methods of understanding the boundaries between PDs. Finally, we specify in a more general manner, the kind of ontology we deal with when adopting the HPC model, arguing that this model can be viewed as a mirror device, reflecting the ontological features of PDs.

Chance Debugged

A ‘Big Bad Bug’ threatens Lewis’s Humean metaphysics of chance (Lewis 1986a, p. XIV); his Principal Principle provides an intuitive link between chance and credence. Yet on the one hand, certain future developments are incompatible with the true theory of chance, but on the other hand, such future developments have a positive chance to occur. The combination of these two claims with the Principal Principle leads to inconsistent credences. I present a Humean solution to the Bug: chances are relative to a limited perspective. The perspective comprises facts available as evidence to an ideal cognizer at a point in space-time. As a consequence, the same future event can have different chances of occurring provided the perspective is different. I show how this dissolves the Bug.