Scripts, Stories, and Anchored Narratives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To get closer to a useful method of analyzing and evaluating witness testimony as evidence, we need to look more closely at what actually happens in trials. What typically happens in a trial is that when a witness is examined, the examiner will ask a series of connected questions all designed to probe into the particulars of some situation. The answers given by the respondent will tend to hang together in a coherent unity, sometimes called a ‘story’. The use of this term implies a certain skepticism, suggesting that the story may not really be true, and that it may be fabricated, like a fictional story. So when the examiner probes into the story, she may test out its coherence, as well as trying to just elicit further details. At any rate, it seems to be the story itself that guides how the testimony is evaluated as evidence (Bench-Capon and Prakken, 2005). The so-called story is really just the collected set of assertions forming an account of some supposed event reported by the witness. But since the witness is (presumably) in a position to know about the subject he is being questioned about, as shown in Chapter 1, this collected set of assertions can be filtered through argumentation schemes to provide evidence. Because appeal to witness testimony is evidence, presumably based on a rational form of argument, conclusions can be drawn from what the witness says.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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