L'épistémologie métascientifique Mεtascience n° 3-2024

Les auteur.es (page 3)

Présentation. L’épistémologie métascientifique François Maurice (page 5)

Science et épistémologie

Les contributions

Études sur le système de Bunge

Contributions métascientifiques

Applications de la pensée bungéenne

Autour de la mésalliance

François Maurice (page 15) Qu’est-ce que l’épistémologie métascientifique ?

1] Les composantes d’une science factuelle

2] Objectifs de l’épistémologie

3] Objets d’étude de l’épistémologie

4] Méthodes de l’épistémologie

5] Conclusion

Martín Orensanz (page 49) Différence entre le quantificateur existentiel et le prédicat d’existence selon Mario Bunge

1] Se passer des constantes individuelles

2] Bunge et Pégase

3] Une objection et une réponse

4] La réfutation de l’argument ontologique

5] Existence et problème de la constitution matérielle

6] Conclusion

François Maurice & Martín Orensanz (page 65) Vers un programme métascientifique : premier dialogue

1] Dialogue

2] Conclusion

Juliana Machado (page 101) L’épistémologie de Mario Bunge et l’enseignement des modèles et de la modélisation en science : le cas des modèles de l’atome

1] Contexte

2] Approche théorique

2.1] Les concepts de modèle

2.2] Pour des modèles transparents

3] Idéalisation et abstraction dans les modèles scientifiques

4] Quelques liens avec l’enseignement des sciences

5] Méthodologie

6] Une approche des modèles atomiques fondée sur la notion de modèle

7] Quelques leçons pour l’enseignement

8] Conclusion

Roman Lukyanenko, Veda C. Storey, Oscar Pastor (page 127) Système, modélisation conceptuelle et complexité

1] Contexte

1.1] Les construits en modélisation conceptuelle

1.2] Fondements de la modélisation conceptuelle et le construit de système

1.3] Les langages de la modélisation conceptuelle et le construit de système

2] Comprendre la nature des systèmes

2.1] Compréhension générale des systèmes en science

2.2] Les fondements du systémisme ontologique

2.3] Les implications du systémisme ontologique pour la modélisation conceptuelle

3] Exemple et développement : modéliser avec et sans systèmes

3.1] Méthode

3.2] Description du projet

3.3] Analyse systémiste du projet

3.3.1] Phase 1. Analyse systémiste

3.3.2] Phase 2. Analyse systémiste et exemple CESM+

3.4] Implications pour la modélisation conceptuelle de l’étude de cas

4] Règles méthodologiques systémistes pour les concepteurs de modèles conceptuels

5] Axes de recherche pour la modélisation conceptuelle orientée sur les systèmes

5.1] Axe de recherche 1. Quand utiliser le construit de système ?

5.2] Axe de recherche 2. Développement de la représentation des systèmes

5.3] Axe de recherche 3. Modélisation de l’émergence

5.4] Axe de recherche 4. Analyse des construits de modélisation conceptuelle fondée sur le systémisme ontologique

5.5] Axe de recherche 5. Extension des langages de modélisation conceptuelle

5.6] Axe de recherche 6. Une perspective systémique pour l’ingénierie par les modèles et pour les approches MDA

6] Conclusion

Dorota Zielińska (page 209) Défense de la linguistique en tant que science empirique à la lumière de la conception scientifique de la biologie chez Mario Bunge

1] Histoire des lois linguistiques

2] Quelques mythes en linguistiques

2.1] Mythe 1. Les règles linguistiques sont non nomothétiques, tandis que les sciences empiriques s’intéressent aux phénomènes naturels pouvant être décrits par des lois nomothétiques

2.2] Mythe 2. L’histoire joue un rôle important en linguistique, mais pas en physique

2.3] Mythe 3. La linguistique peut tout au plus expliquer les faits qui se sont produits, tandis que la physique rend compte des observations passées et prédit les événements futurs

2.3.1] La prédictibilité dans différentes disciplines

2.3.2] Exemples de lois linguistiques probabilistes

2.3.3] La théorie des champs du langage

2.3.4] Le mécanisme d’auto-organisation et d’autorégulation dans la théorie des champs du langage

2.3.5] Le mécanisme de catégorisation dans la théorie des champs du langage

2.3.6] La signification sélectionnée

2.3.7] Sélectionner la force illocutoire et la signification pragmatique forte

2.3.8] Les caractéristiques des niveaux d’organisation du langage dans le modèle des champs du langage

2.3.9] Sélectionner la structure de l’information

2.3.10] Justification des lois linguistiques concernant les propositions temporelles contrefactuelles

2.4] Mythe 4. La physique étudie des classes d’objets identiques, tandis que les sciences humaines s’intéressent à des objets idiosyncrasiques (tels que la signification d’une énonciation particulière, des œuvres littéraires particulières). Étant donné que les mathématiques ne peuvent être utiles que pour décrire des classes d’objets identiques, et non des objets idiosyncrasiques, elles ne peuvent être utilisées qu’en physique

2.5] Mythe 5. Les linguistes s’appuient sur des paramètres de description discontinus, comme la classification binaire, tandis que les physiciens ont besoin de paramètres continus, inhérents aux mathématiques avancées

2.6] Mythe 6. Alors que pour élaborer ses théories, le physicien s’appuie sur des données empiriques obtenues à l’aide de mesures objectives, le linguiste doit se fier à son intuition pour interpréter un texte

2.7] Mythe 7. Contrairement à la physique, les données en linguistique ne sont jamais « pures » et aucun ensemble de données ne peut être complet. Par conséquent, les données empiriques ne peuvent pas servir à construire un modèle de langage

2.8] Mythe 8. Il est communément admis que les théories physiques peuvent être testées avec une grande précision, c’est-à-dire que les théories et modèles physiques fournissent des prédictions en parfait accord avec les résultats expérimentaux, alors que – pour reprendre les termes de Sapir – « toutes les grammaires ont des fuites » (1921, p. 38)

3] Conclusion

Andrés Pereyra Rabanal (page 261) De l’heuristique philosophique

1] Critères pour la pratique philosophique

2] Deux ordres de compréhension

3] Problèmes et présupposés philosophiques

4] La nature des propositions philosophiques

5] Addendum

Martín Orensanz (page 275) L’ontologie orientée objet et le matérialisme

1] La matière en tant qu’objet sensuel

2] La matière en tant qu’objet réel

3] Qu’est-ce que la matière ?

4] Conclusion

Graham Harman (page 297) Matière et société. Réponse à Orensanz

1] Sensuelle et réel

2] Conclusion

François Maurice (page 311) Que reste-t-il de la philosophie ?

1] Critique de la conception d’une philosophie dans les sciences

2] Sober et la philosophie dans les sciences

3] Conclusion