Printable poster:






The Forum is open to everyone, including students, visitors, and faculty members from all departments and institutes!

The 60 minute lecture is followed by a 10 minute break and a 30-60 minute discussion. The language of presentation is English or Hungarian.
 

The scope of the Forum includes all aspects of theoretical philosophy, including:

  • logic and philosophy of formal sciences
  • philosophy of science
  • modern metaphysics
  • epistemology
  • philosophy of language
  • problems in history of philosophy and history of science, relevant to the above topics
  • particular issues in natural and social sciences, important for the discourses in the main scope of the Forum.

Location









 
 
 

17 February (Wednesday) 5:00 PM  Room 226
Márta Ujvári
  Institute of Sociology and Social Policy
Corvinus University, Budapest

Haecceity Today and with Duns Scotus: Property or Entity?
The main role of haecceity today is to secure the transworld identity of concrete individuals in non-qualitative terms. This view is committed to taking haecceity as a special, non-qualitative property. For Scotus haecceity is an entitas positiva yielding individual difference by telling it apart from the tokening of specific nature. The historical and the contemporary views diverge also in their ontological backgrounds against which we shall assess the pros and cons of each view. Some traits common to both will nevertheless be found. The suggestion will be that neither of these views support the claim that haecceity goes proxy for individual essence.


24 February (Wednesday) 5:00 PM  Room 226
László Zsolt Garamszegi
  Estación Biológica de Doñana-CSIC, Seville, Spain
 
A statisztika szerepe a tudományos gondolkodásban
(The role of statistical methods in scientific thinking)
A tudományos gondolkodás a megfigyelésekből vagy a kísérletekből származó adatokra támaszkodik, melyeket különböző statisztikai módszerekkel ágyazzuk be szakmai érvelésünk logikájába. Egy adott tudományos problémát általában többféle statisztikai megközelítéssel kezelhetünk, és az alkalmazott analitikai eljárás sokszor befolyásolhatja, hogy egy adott adatsort hogyan interpretálunk. Előadásomban szeretnék rávilágítani, hogy a különböző statisztikai módszerek mögött milyen filozófiai háttér áll, és hogy ezek milyen logikai buktatókat rejtenek magukban. Az általánosan használt „null-hipotézis tesztelés” alapjainak bemutatása után, rámutatok hogy egy egzakt statisztikai eljárás rossz alkalmazása hányféleképpen vezethet téves következtetésre (pl. silly nulls, multiple testing, publication bias). Ezt a módszert állítom szembe a Bayesian statisztika filozófiájával, mely lehetővé teszi, hogy egy adott adatsor elemzésé során figyelembe vegyük a korábbi kísérletekből nyert tapasztalatainkat (prior). Tárgyalom még a korreláció és a valós ok-okozati reláció közti különbség kérdéskörét, és érintek a predikcióval, az adatok megbízhatóságával és a statisztikai modellek alapfeltételeinek megsértésével kapcsolatos problémákat. Érvelésemet igyekszem a mindennapokból és az evolúcióbiológia területéről származó szemléletes példákkal illusztrálni.