Notice bibliographique
Résumé
Could we enrich speech-act theory to deal with discourse? Wittgenstein and Searle pointed out difficulties. Most conversations lack a conversational purpose, they require collective intentionality, their background is indefinitely open, irrelevant and infelicitous utterances do not prevent conversations to continue, etc. Like Wittgenstein and Searle I am sceptic about the possibility of a general theory of all kinds of language-games. In my view, the single primary purpose of discourse pragmatics is to analyse the structure and dynamics of language-games whose type is provided with an internal conversational goal. Such games are indispensable to any kind of discourse. They have a descriptive, deliberative, declaratory or expressive conversational goal corresponding to a possible direction of fit between words and things. Logic can analyse felicity-conditions of such language-games because they are conducted according to systems of constitutive rules. Speakers often speak non-literally or non-seriously. The real units of conversation are therefore attempted illocutions whether literal, serious or not. I will show how to construct speaker-meaning from sentence-meaning, conversational background and conversational maxims. I agree with Montague that we need the resources of formalisms (proof, model- and game-theories) and of mathematical and philosophical logic in pragmatics. I will explain how to further develop propositional and illocutionary logics, the logic of attitudes and of action in order to characterize our ability to converse. I will also compare my approach to others (Austin, Belnap, Grice, Montague, Searle, Sperber and Wilson, Kamp, Wittgenstein) as regards hypotheses, methodology and other issues.
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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 | 0,015 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,038 |
| Communication savante | 0,012 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».