Notice bibliographique
Résumé
We argue that common knowledge, of the kind used in reasoning in law and computing is best analyzed using a dialogue model of argumentation (Walton & Krabbe 1995). In this model, implicit premises resting on common knowledge are analyzed as endoxa or widely accepted opinions and generalizations (Tardini 2005). We argue that, in this sense, common knowledge is not really knowledge of the kind represent by belief and/or knowledge of the epistemic kind studied in current epistemology. This paper takes a different approach, defining it in relation to a common commitment store of two participants in a rule-governed dialogue in which two parties engage in rational argumentation (Jackson & Jacobs 1980; van Eemeren & Grootendorst 2004). A theme of the paper is how arguments containing common knowledge premises can be studied with the help of argumentation schemes for arguments from generally accepted opinion and expert opinion. It is argued that common knowledge is a species of provi- sional acceptance of a premise that is not in dispute at a given point in a dia- logue, but may later be defeated as the discussion proceeds
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,026 |
| Communication savante | 0,012 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».