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Enregistrement W1609079276 · doi:10.22329/il.v28i3.536

Cogency, Compactness and Microstructure

2009· article· en· W1609079276 sur OpenAlexaffvenue
Mark Vorobej

Notice bibliographique

RevueInformal Logic · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEpistemology, Ethics, and Metaphysics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppealArgumentativeArgument (complex analysis)PremiseRelevance (law)EpistemologyPhilosophySet (abstract data type)Property (philosophy)LawPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. My book defends an account of argument cogency according to which a person P ought to be persuaded by an argument A just in case it’s rational for P to believe that (i) each of A’s premises is true, (ii) A’s premise set S is relevant to A’s conclusion, (iii) S provides enough evidence to justify belief in (i.e. to ground) A’s conclusion, and (iv) A is compact. Clause (ii) is redundant in the sense that any argument that satisfies the third (or G condition) will trivially satisfy the second (or R) condition as well. So, Goddu asks, why bother with relevance as a separate condition of cogency (IL, p. 297)? Relevance can seem unimportant if we focus exclusively on argumentative success. If we understand why it’s rational for P to believe that S grounds A’s conclusion, then it’s pointless to inquire separately whether it’s rational for P to believe that S is relevant to that conclusion. But if we’re also interested in understanding argumentative failure—the various ways in which and reasons why arguments fail to be cogent— then there’s a world of difference between an argument that fails the G condition because it fails the R condition, and an argument that fails the G condition despite the fact that it passes the R condition. Some arguments fail to be cogent because they appeal to irrelevant information. Other arguments fail to be cogent because they appeal to information that is relevant but not substantial enough to justify belief in the conclusion. There’s no way of marking this important distinction without invoking (something like) the R condition.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,022
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,264
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

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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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