Notice bibliographique
Résumé
The previous chapters have given plenty of good reasons to be suspicious about the use of persuasive definitions and emotive language in argumentation, and to often see them, especially when examining discourse from a logical point of view, as suspicious, or even as inherently illegitimate moves. But is it possible that rational persuasion can be shown to be a legitimate aim of argumentation by providing some kind of objective framework in which there are rules for proper persuasion? Is there a procedural setting in which a persuasion attempt could be an appropriate speech act properly employed so that, under the right conditions, it could be a legitimate move in rational argumentation? In this chapter we show how we need to study how definitions and arguments containing loaded terms are put forth as part of a sequence of argumentation in a dialogue exchange. The move made in a dialogue where a party puts forward an argument, or where a party puts forward a definition that she wants the other party to accept, needs to be seen as a kind of speech act that can only be properly understood in a rule-governed dialogue setting, we will argue. Although there can be different kinds of dialogues, the principal model for evaluating argumentation in cases of the use of emotively loaded language and persuasive definitions is that of the persuasion dialogue, a formal structure with moves and rules, and in which the aim of each participant is rational persuasion based on the values, commitments, and knowledge of the other party. As shown by a thematic example in the chapter, this model enables an analyst to systematically analyze arguments based on persuasive definitions and emotive terms in order to distinguish between cases where such arguments are reasonable and in cases where they are used as fallacious tactics to try to get the best of a speech partner unfairly.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».