MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1965097440 · doi:10.1017/s0012217300004212

Context-Sensitivity Beyond Indexicality

2003· article· fr· W1965097440 sur OpenAlexaff
Richard Vallée

Notice bibliographique

RevueDialogue · 2003
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Certains noms communs (“étranger”, “ennemi”, “voisin”, etc.) et certains adjectifs (“national”, “local”, “domestique”, etc.) sont sensibles au contexte d' énonciation. On appelle ces expressions des contextuels. Les énonciations d'une phrase contenant un contextuel n'ont pas toutes les même conditions de vérité. Par exemple, certaines énonciations de “La bière locale est excellente” concernent la Belgique et sont vraies si et seulement si la bière beige est excellente; d'autres concernent les États- Unis et sont vraies si et seulement si la biere americaine est excellente. Dans cet article, j'explique ce qu'est un contextuel, j'examine quelques approches que l'on peut suggérer afin d'en rendre compte et jepropose mapropre théorie des contextuels. En vertu de leur sémantique, les contextuels laissent place à une perspective dans les conditions de vérite de l'énonciation d'une phrase. Par exemple, certaines énonciations de “La bière locale est excellente” sont vraies lorsque la perspective est la Belgique, tandis que d'autres sont vraies lorsque la perspective est celle de États-Unis. Les contextuels sont aussi très systématiques, puisque sémantiquement ils indiquent la sorte de perspective pertinente. La perspective spécifique à une énonciation depend cependant des croyances du locuteur. En ce sens, les contextuels sont sensibles aux croyances d'arrière-plan du locuteur.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0080,022
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations8
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDialogueMême sujetLinguistics and Discourse AnalysisTravaux en français237 207