最后，人們必須承認計算機建模和模擬目前在復雜系統實際或期望的行為的論證中扮演重要角色。在與從數據做出直接推斷的比較中，從計算機建模得來的證據應該如何評價呢？這是關于氣候變化的本質與未來進程的爭論中哲學家們所提出來的一個問題。④這些形式的問題同樣在關于生態科學以及其他關于復雜現象的科學的證據性推理的探討中重現。再一次，來源于當代科學實踐中的一個案例，強調了證據的語境性特征。沒有任何經驗的方式來評價建模與直接推斷的相對的證據相關性。為了在一種方法和另一種方法相比較時建立相對的可靠性，超出經驗上可確定范圍的假設是需要的。這些假設可能與問題的潛在重要性有關，也和未來額外的證據前景有關。重點在于，從直接推斷和建模中得來的不同類型的有效數據的證據相關性在特征上乃是語境的。

　　這些從當前科學實踐中來的案例每一個都發展了迪昂原初問題的一個不同的維度。它們一起顯示了迪昂對假說的證據性支持的特征的最初洞見的持續重要性。絕非僅僅以一種空洞的方式對待而不予考慮，因為，在以一種理論中心或整體論的視角來處理迪昂論證時，我們會受誘惑去做總結，不完全決定性則提醒我們證據的語境性本質，以及這種語境性所需要的科學認識論的調整。

　　在以前的著作中⑤，我已經論證了，從傳統的個體主義認識論視角來看，不完全決定性問題通過獨斷的設定背景假設而削弱了科學主張和理論的可靠性。對客觀性的社會解釋以及通過知識的擴展提出傳統的認識論，忽略了批評的關鍵要素。使得背景假設牽扯到數據的選擇和分類之中，以及牽扯到在證據和非獨斷的假說之間關系的調解之中的是，背景假設對來自多重觀點的批評的服從。因為批評會被忽視，社會進路建議了規范，即當被一個共同體觀察時，讓他們的批評具有改革能力，也就是說，客觀性或知識得以加強。

　　我將把我關于一種新的對認知評價術語的建議的早期分析⑥進一步。科學表征所要求的是與被表征現象的聯系的一些形式。這種聯系我稱作語義成功(semantic success)。真值，正如經典所理解的，只是語義成功的一種太過于狹窄的形式，并且留下了太多的科學表征的形式，要么是錯誤的，要么就超越了評價。我提議，替代這種總稱式術語(umbrella term)，“符合”(conformation)將包括多種形式的成功：不僅是真值，而且有近似、適合、相似、同形、同態、校準(approximation，fit，similarity，isomorphism，homomorphism，calibration)，等等。“符合”的兩個重要特征是：程度和關心(respect)的問題。一個表征能與表征的預期對象在更強或更弱程度上符合，并且，關于哪種符合被評價的關心會發生改變。任何復雜對象都具有許多方面，并且我們可能有興趣或者能夠接近的只是這些方面的一個子集。一個表征可能符合一個或許多方面，卻不符合其他方面。這意味著對于符合的任何評估、符合所尋求的程度和關心都必須被明確說明。程度和關心將會是知識所尋求的理由的功能，也就是說，是知識探究的目標的功能。關于這些目標是什么，同樣必須達成共識。此外，在任何特定的語境中對所尋求的符合的類型的明確描述，將通常是在額外的所愿望之物(additional desiderata)之間權衡(tradeoffs)的結果，例如，精確性與適用性。我對行為科學的分析顯示出，每一種進路都有以自身的方式取得成功或面臨失敗的能力。它們對每一個所研究的潛在因果因素以及被觀察到的現象之間的關系的表征，能很好地符合無論什么樣的事實上的關系——即使不存在單一的“真實”(true)以及在現象和所有它的因果因素之間的關系的精確表征。通過從精確的“真實和虛假”轉變為更為靈活的“符合”，關于在相同的因素集合之間或之中的關系的多重統計歸納問題(multiple statistical generalizations)同樣也能被緩和。我們甚至可以說這就是元分析(對許多不同統計研究結果的共用的實踐)所要實現的——不是對關系的真實數量表征，而是足夠接近能允許在未來的行動和研究中可以依賴于它。這里說的足夠接近是說符合(conform)，而不需要嚴格來說的真實。未來的研究能給出足夠接近的但并非完全相同的結果，也許要求或不要求對于關系的精確數量預測的調整。但是，要說新的研究顯示了元分析是錯誤的，這么講也不正確。是否尋求一種調整，這將會依賴于所尋求的“符合”的精確程度，而這相應地依賴于研究的目標。