Notice bibliographique
Résumé
One of the most valuable uses of schemes is to enable an argument analyst to fill in implicit assumptions needed to make sense of a given argument she is trying to analyze. Arguments that have missing (unstated) premises or conclusions are traditionally called enthymemes in logic. One problem with enthymemes is that reasonable people can have differences of opinion on what the implicit assumptions are supposed to be. Filling in the missing parts of an enthymeme may depend on interpreting the natural language text in which the argument was put forward, to try to fairly judge what the speaker meant to say. The danger of attributing such missing assumptions to an arguer is that of unwittingly committing the straw man fallacy. This fallacy is committed when an arguer misrepresents her opponent's position to make it look more extreme or unreasonable than it really is, in order to attack it more easily. In some cases, more than one interpretation of a given argument is possible. Thus the problem is to find out what kind of evidence is needed to support or question the claim that some proposition really can be inserted into an apparently incomplete argument presented in a text of discourse, without unfairly distorting what the speaker meant to say. It will be shown in this chapter, by studying key examples, how argumentation schemes constitute an important part of this evidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».