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Enregistrement W1548391596 · doi:10.1017/cbo9780511619533.004

Scripts, Stories, and Anchored Narratives

2007· book-chapter· en· W1548391596 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJury Decision Making Processes
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScripting languageNarrativeLinguisticsHistoryLiteratureArtComputer sciencePhilosophyProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,215 · 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