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Enregistrement W111810972 · doi:10.1017/cbo9780511616914.001

Reading Wittgenstein (on) Reading: An Introduction

2004· book-chapter· en· W111810972 sur OpenAlexaff
David Stern, Béla Szabados

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2004
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueWittgensteinian philosophy and applications
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)LiteratureLinguisticsComputer sciencePhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wittgenstein's influences In 1931, Ludwig Wittgenstein included Otto Weininger on a list he made of ten writers who had influenced him. He wrote: I think there is some truth in my idea that I am really only reproductive in my thinking. I think I have never invented a line of thinking but that it was always provided for me by someone else & I have done no more than passionately take it up for my work of clarification. That is how Boltzmann Hertz Schopenhauer Frege, Russell, Kraus, Loos Weininger Spengler, Sraffa have influenced me. The list appears to be arranged according to the chronological order in which they influenced Wittgenstein. One sign of this is the odd punctuation of the list, which is due to the fact that Wittgenstein first wrote just four names – “Frege, Russell, Spengler, Sraffa” – and added the other names, carefully arranged in order, above the line. The first three names are authors Wittgenstein read as a teenager; Frege and Russell first had an impact on him when he was in his early twenties. While Wittgenstein would certainly have known of Kraus and Weininger long before 1914, for both were famous and controversial in fin-de-siècle Vienna, their position on the list, and the fact that Kraus, Loos and Weininger all had an influence on the Tractatus , which was composed during the First World War, suggests that their influence should be dated to the war years, or immediately before.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,011

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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