¿Razonamiento sustituto como pensamiento basado en la representación o en la lógica?
Resumen El objetivo principal de nuestro artículo es realizar un análisis crítico de la noción de representación como fundamento de la generación de hipótesis en la modelización científica. En efecto, mostraremos las inconsistencias que genera este modo de fundamentar la generación de hipótesis en algunos de los más representativos enfoques sobre la representación científica. Dependiendo del enfoque y la definición de representación considerada, mostramos que estas inconsistencias van desde el uso de recursos no lógicos hasta cierta circularidad en las definiciones. La idea que subyace a toda está crítica es que surrogative reasoning debe encontrar sus fundamentos en la lógica misma.
- Referencias
- Cómo citar
- Del mismo autor
- Métricas
Balzer, W., Moulines, C. U., & Sneed, J. D. (1987). An Architectonic for Science. The Structuralist Program (Vol. 186). Dordrecht: Springer Netherlands.
Callender, C. & Cohen, J. (2006). There Is No Special Problem About Scientific Representation. Theoria, 21(1), 67-84.
Cartwright, N., Shomar, T., & Suárez, M. (1995). The tool box of science. Tools for the building of models with a superconductivity example. Pozna? Studies in the Philosophy of the Sciences and the Humanities, 44, 137-149.
Cassini, A. (2016). Modelos científicos. Diccionario Interdisciplinar Austral (DIA). http:// dia.austral.edu.ar/Modelos
Chakravartty, A. (2010). Informational versus functional theories of scientific representation. Synthese, 172, 197-213. https://doi.org/10.1007/s11229-009-9502-3
Chakravartty, A. (2017) Scientific Realism. The Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/archives/sum2017/entries/scientific-realism/
Contessa, G. (2007). Scientific representation, interpretation, and surrogative reasoning. Philosophy of Science, 74(1), 48-68. https://doi.org/10.1086/519478
da Costa, N. C. A., & French, S. (2003). Science and Partial Truth. A Unitary Approach to Models and Scientific Reasoning. New York: Oxford University Press.
Diéguez, A. (1998). Realismo científico. Una introducción al debate actual en la filosofía de la ciencia. Málaga: Universidad de Málaga.
Frigg, R., & Nguyen, J. (2016). Scientific representation. The Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/entries/scientific-representation/
Frigg, R. & Nguyen, J. (2017). Models and representation. In L. Magnani & T. Bertolotti (eds.), Handbook of Model-Based Science (pp. 49-102). Dordrecht-New York: Springer.
Giere, R. (1988). Explaining Science: A Cognitive Approach. Chicago: University of Chicago Press.
Giere, R. (1999). Science without Laws. Chicago: University of Chicago Press.
Kitcher, P. (1993). The Advancement of Science. Science without Legend, Objectivity without Il lusions. Oxford: Oxford University Press.
Knuuttila, T., & Merz, M. (2009). Understanding by modeling. An objectual approach. In H. W. de Regt, S. Leonelli, & K. Eigner (eds.), Scientific Understanding. Philosophical Perspectives (pp. 146-168). Pittsburgh: University of Pittsburgh Press.
Lalande, A. (1997). Vocabulaire technique et critique de la philosophie, Volume 1. Paris: Quadrige, PUF.
Lopez-Orellana, Rodrigo (2020). Sobre la modelización y la comprensión científicas. Un enfoque inferencial y dinámico aplicado al modelo evo-devo Polypterus de la plasticidad fenotípica. PhD. Thesis. Salamanca: Universidad de Salamanca.
López-Orellana, R., & Redmond, J. (2021). Crítica a la noción de modelo de Patrick Suppes. Revista de Filosofía, 78, 135-155. https://revistafilosofia.uchile.cl/index.php/RDF/article/view/65672
Lopez-Orellana, R., Redmond, J., & Cortés-García, D. (2019). An inferential and dynamic approach to modeling and understanding in biology. RHV, (14), 315-334. https://doi.org/10.22370/rhv2019iss14pp315-334
Mäki, U. (2009). MISSing the world. models as isolations and credible surrogate systems. Erkenn, 70, 29-43. https://doi.org/10.1007/s10670-008-9135-9
Morrison, M. (1999). Models as autonomous agents. In M. Morrison & M. S. Morgan (eds.), Models as Mediators. Perspectives on Natural and Social Science (pp. 38-65). Cambridge: Cambridge University Press.
Morrison, M., & Morgan, M. S. (1999). Models as mediating instruments. In M. Morrison & M. S. Morgan (eds.), Models as Mediators. Perspectives on Natural and Social Science (pp. 10-37). Cambridge: Cambridge University Press.
Psillos, S. (1999). Scientific Realism: How Science Tracks Truth. London, New York: Routledge.
Redmond, J. (2021). A free dialogical logic for surrogate reasoning: generation of hypothesis without ontological commitments. Theoria, 36(3), 297-320. https://doi.org/10.1387/theoria.21902
Redmond, J., Valladares, D. L., & Lopez-Orellana, R. (2017). Modelizaciones galileanas y objetos ideales. In G. Cuadrado & L. E. Gómez (eds.), Ciencias de la ingeniería en el siglo XXI. Nuevos enfoques en su lógica, enseñanza y práctica (pp. 51-61). Mendoza: Universidad Tecnológica Nacional.
Reicher, Maria (2019). Nonexistent Objects. The Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/archives/win2019/entries/nonexistent-objects/
Shapiro, S., & Kissel, T. K. (2018). Classical Logic. Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/entries/logic-classical/
Sneed, J. D. (1971). The Logical Structure of Mathematical Physics. Dordrecht: D. Reidel
Stegmüller, W. (1970). Theorie und Erfahrung (Vol. 2). Berlin: Springer-Verlag.
Stegmüller, W. (1973). Theorienstrukturen und Theorien-Dynamik. Zweiter Halbband Theorienstrukturen und Theoriendynamik (Vol. 2/2). Berlin: Springer-Verlag.
Suárez, M. (2003). Scientific representation: against similarity and isomorphism. International Studies in the Philosophy of Science, 17(3), 225-244.
Suárez, M. (2004). An inferential conception of scientific representation. Philosophy of Science, 71(5), 767-779.
Suárez, M. (2016). Representation in science. In P. Humphreys (ed.), Oxford Handbook of the Philosophy of Science (pp. 440-459). Oxford: Oxford University Press
Sugden, R. (2000). Credible worlds: the status of theoretical modelos in economics. Journal of Economic Methodology, 7(1), 1-31. https://doi.org/10.1080/135017800362220
Suppes, P. (1960). A comparison of the meaning and uses of models in mathematics and the empirical sciences. Synthese, 12(2-3), 287-301.
Suppes, P. (1962). Models of data. In E. Nagel, P. Suppes, & A. Tarski (eds.), Logic, Methodology and Philosophy of Science: Proceedings of the 1960 International Congress (pp. 252-261). Stanford: Stanford University Press.
Suppes, P. (1970). Set-Theoretical Structures in Science. Stanford: Stanford University Press
Suppes, P. (1974). The axiomatic method in the empirical sciences. In L. Henkin (ed.), Proceedings of the Tarski Symposium (Vol. XXV, pp. 465-479). Providence: American Mathematical Society.
Swoyer, C. (1991). Structural representation and surrogative reasoning. Synthese, 87(3), 449-508. https://doi.org/10.1007/BF00499820
van Fraassen, B. C. (1980). The Scientific Image. Oxford: Clarendon Press
van Fraassen, B. C. (1987). The semantic approach to scientific theories. In N. J. Nersessian (ed.), The Process of Science. Contemporary Philosophical Approaches to Understanding Scientific Practice (pp. 105-124). Lancaster: Kluwer Academic Publishers.
Worrall, J. (1989). Structural realism: The best of both worlds? Dialectica, 43, 99-124. https://doi.org/10.1111/j.1746
Callender, C. & Cohen, J. (2006). There Is No Special Problem About Scientific Representation. Theoria, 21(1), 67-84.
Cartwright, N., Shomar, T., & Suárez, M. (1995). The tool box of science. Tools for the building of models with a superconductivity example. Pozna? Studies in the Philosophy of the Sciences and the Humanities, 44, 137-149.
Cassini, A. (2016). Modelos científicos. Diccionario Interdisciplinar Austral (DIA). http:// dia.austral.edu.ar/Modelos
Chakravartty, A. (2010). Informational versus functional theories of scientific representation. Synthese, 172, 197-213. https://doi.org/10.1007/s11229-009-9502-3
Chakravartty, A. (2017) Scientific Realism. The Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/archives/sum2017/entries/scientific-realism/
Contessa, G. (2007). Scientific representation, interpretation, and surrogative reasoning. Philosophy of Science, 74(1), 48-68. https://doi.org/10.1086/519478
da Costa, N. C. A., & French, S. (2003). Science and Partial Truth. A Unitary Approach to Models and Scientific Reasoning. New York: Oxford University Press.
Diéguez, A. (1998). Realismo científico. Una introducción al debate actual en la filosofía de la ciencia. Málaga: Universidad de Málaga.
Frigg, R., & Nguyen, J. (2016). Scientific representation. The Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/entries/scientific-representation/
Frigg, R. & Nguyen, J. (2017). Models and representation. In L. Magnani & T. Bertolotti (eds.), Handbook of Model-Based Science (pp. 49-102). Dordrecht-New York: Springer.
Giere, R. (1988). Explaining Science: A Cognitive Approach. Chicago: University of Chicago Press.
Giere, R. (1999). Science without Laws. Chicago: University of Chicago Press.
Kitcher, P. (1993). The Advancement of Science. Science without Legend, Objectivity without Il lusions. Oxford: Oxford University Press.
Knuuttila, T., & Merz, M. (2009). Understanding by modeling. An objectual approach. In H. W. de Regt, S. Leonelli, & K. Eigner (eds.), Scientific Understanding. Philosophical Perspectives (pp. 146-168). Pittsburgh: University of Pittsburgh Press.
Lalande, A. (1997). Vocabulaire technique et critique de la philosophie, Volume 1. Paris: Quadrige, PUF.
Lopez-Orellana, Rodrigo (2020). Sobre la modelización y la comprensión científicas. Un enfoque inferencial y dinámico aplicado al modelo evo-devo Polypterus de la plasticidad fenotípica. PhD. Thesis. Salamanca: Universidad de Salamanca.
López-Orellana, R., & Redmond, J. (2021). Crítica a la noción de modelo de Patrick Suppes. Revista de Filosofía, 78, 135-155. https://revistafilosofia.uchile.cl/index.php/RDF/article/view/65672
Lopez-Orellana, R., Redmond, J., & Cortés-García, D. (2019). An inferential and dynamic approach to modeling and understanding in biology. RHV, (14), 315-334. https://doi.org/10.22370/rhv2019iss14pp315-334
Mäki, U. (2009). MISSing the world. models as isolations and credible surrogate systems. Erkenn, 70, 29-43. https://doi.org/10.1007/s10670-008-9135-9
Morrison, M. (1999). Models as autonomous agents. In M. Morrison & M. S. Morgan (eds.), Models as Mediators. Perspectives on Natural and Social Science (pp. 38-65). Cambridge: Cambridge University Press.
Morrison, M., & Morgan, M. S. (1999). Models as mediating instruments. In M. Morrison & M. S. Morgan (eds.), Models as Mediators. Perspectives on Natural and Social Science (pp. 10-37). Cambridge: Cambridge University Press.
Psillos, S. (1999). Scientific Realism: How Science Tracks Truth. London, New York: Routledge.
Redmond, J. (2021). A free dialogical logic for surrogate reasoning: generation of hypothesis without ontological commitments. Theoria, 36(3), 297-320. https://doi.org/10.1387/theoria.21902
Redmond, J., Valladares, D. L., & Lopez-Orellana, R. (2017). Modelizaciones galileanas y objetos ideales. In G. Cuadrado & L. E. Gómez (eds.), Ciencias de la ingeniería en el siglo XXI. Nuevos enfoques en su lógica, enseñanza y práctica (pp. 51-61). Mendoza: Universidad Tecnológica Nacional.
Reicher, Maria (2019). Nonexistent Objects. The Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/archives/win2019/entries/nonexistent-objects/
Shapiro, S., & Kissel, T. K. (2018). Classical Logic. Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/entries/logic-classical/
Sneed, J. D. (1971). The Logical Structure of Mathematical Physics. Dordrecht: D. Reidel
Stegmüller, W. (1970). Theorie und Erfahrung (Vol. 2). Berlin: Springer-Verlag.
Stegmüller, W. (1973). Theorienstrukturen und Theorien-Dynamik. Zweiter Halbband Theorienstrukturen und Theoriendynamik (Vol. 2/2). Berlin: Springer-Verlag.
Suárez, M. (2003). Scientific representation: against similarity and isomorphism. International Studies in the Philosophy of Science, 17(3), 225-244.
Suárez, M. (2004). An inferential conception of scientific representation. Philosophy of Science, 71(5), 767-779.
Suárez, M. (2016). Representation in science. In P. Humphreys (ed.), Oxford Handbook of the Philosophy of Science (pp. 440-459). Oxford: Oxford University Press
Sugden, R. (2000). Credible worlds: the status of theoretical modelos in economics. Journal of Economic Methodology, 7(1), 1-31. https://doi.org/10.1080/135017800362220
Suppes, P. (1960). A comparison of the meaning and uses of models in mathematics and the empirical sciences. Synthese, 12(2-3), 287-301.
Suppes, P. (1962). Models of data. In E. Nagel, P. Suppes, & A. Tarski (eds.), Logic, Methodology and Philosophy of Science: Proceedings of the 1960 International Congress (pp. 252-261). Stanford: Stanford University Press.
Suppes, P. (1970). Set-Theoretical Structures in Science. Stanford: Stanford University Press
Suppes, P. (1974). The axiomatic method in the empirical sciences. In L. Henkin (ed.), Proceedings of the Tarski Symposium (Vol. XXV, pp. 465-479). Providence: American Mathematical Society.
Swoyer, C. (1991). Structural representation and surrogative reasoning. Synthese, 87(3), 449-508. https://doi.org/10.1007/BF00499820
van Fraassen, B. C. (1980). The Scientific Image. Oxford: Clarendon Press
van Fraassen, B. C. (1987). The semantic approach to scientific theories. In N. J. Nersessian (ed.), The Process of Science. Contemporary Philosophical Approaches to Understanding Scientific Practice (pp. 105-124). Lancaster: Kluwer Academic Publishers.
Worrall, J. (1989). Structural realism: The best of both worlds? Dialectica, 43, 99-124. https://doi.org/10.1111/j.1746
Redmond, J., & Lopez-Orellana, R. (2022). ¿Razonamiento sustituto como pensamiento basado en la representación o en la lógica?. ArtefaCToS. Revista De Estudios Sobre La Ciencia Y La tecnología, 11(2), 191–207. https://doi.org/10.14201/art2022112191207 (Original work published 29 de octubre de 2022)
Artículos más leídos del mismo autor/a
- Rodrigo Lopez-Orellana, Alger Sans Pinillos, Ronald Giere, ¿semanticista? Una pregunta provocativa para el debate contemporáneo sobre la representación científica , ArtefaCToS. Revista de estudios sobre la ciencia y la tecnología: Vol. 10 Núm. 1 (2021): Reflexiones en torno a la filosofía de Ronald N. Giere
- Juan Redmond, Quantifiers and Ontological Fluctuations: A Dialogical and Dynamical Point of View of Existence , ArtefaCToS. Revista de estudios sobre la ciencia y la tecnología: Vol. 9 Núm. 2 (2020)
- Joaquín Suárez-Ruiz, Rodrigo López-Orellana, Introducción sección monográfica: “Primatología filosófica: reflexiones en torno a la obra de Frans de Waal” , ArtefaCToS. Revista de estudios sobre la ciencia y la tecnología: Vol. 13 Núm. 1 (2024): Primatología filosófica: Reflexiones sobre la obra de Frans de Waal
- Rodrigo LOPEZ-ORELLANA, Índice , ArtefaCToS. Revista de estudios sobre la ciencia y la tecnología: Vol. 9 Núm. 2 (2020)
- Rodrigo Lopez-Orellana, Créditos , ArtefaCToS. Revista de estudios sobre la ciencia y la tecnología: Vol. 9 Núm. 1 (2020): De las Ciencias Sociales a las Ciencias de lo Artificial: Nuevas perspectivas filosóficas
- Rodrigo LOPEZ-ORELLANA, Créditos , ArtefaCToS. Revista de estudios sobre la ciencia y la tecnología: Vol. 9 Núm. 2 (2020)
- Juan Redmond, Rodrigo Lopez Orellana, Un punto de vista dinámico de la generación de hipótesis en la Abducción , ArtefaCToS. Revista de estudios sobre la ciencia y la tecnología: Vol. 12 Núm. 2 (2023)
- Obdulia Torres González, Ana Cuevas Badallo, Rodrigo Lopez-Orellana, In memoriam Amparo Gómez Rodríguez , ArtefaCToS. Revista de estudios sobre la ciencia y la tecnología: Vol. 7 Núm. 1 (2018)
- Rodrigo Lopez-Orellana, Índice , ArtefaCToS. Revista de estudios sobre la ciencia y la tecnología: Vol. 9 Núm. 1 (2020): De las Ciencias Sociales a las Ciencias de lo Artificial: Nuevas perspectivas filosóficas
- Rodrigo Lopez-Orellana, Créditos , ArtefaCToS. Revista de estudios sobre la ciencia y la tecnología: Vol. 8 Núm. 2 (2019)
Descargas
Los datos de descargas todavía no están disponibles.
+
−