Notice bibliographique
Résumé
Jerry Fodor and Ernie Lepore have argued that inferential roles are not compositional.It is unclear, however, whether the theories at which they aim their objection are obliged to meet the strong compositionality requirement they have in mind.But even if that requirement is accepted, the data they adduce can in fact be derived from an inferential-role theory that meets it.I explain this in terms of Robert Brandom's substitutional conception of inferential roles.The several objections the proposal invites are worth discussing because they rest, I think, on neglect of some interesting and important facts about inferential roles.Whether Fodor's and Lepore's strong compositionality requirement is justified or not, then, inferential-role theories do not have the problem that they claim to have identified.Jerry Fodor and Ernie Lepore have argued -"frequently, loudly, and in many places" 1that inferential roles are not compositional.If they are right then things look grim for any semantic theory that incorporates a notion of inferential role.One problem with their argument is that it is unclear whether the theories at which they aim their objection are obliged to meet the strong compositionality requirement they have in mind.But even if that requirement is accepted, the data they adduce can in fact be derived from an inferential-role theory thats meets it.I explain this in terms of Robert Brandom's (1994) substitutional conception of inferential roles.The several objections the proposal invites are worth discussing because they rest, I think, on neglect of some interesting and important facts about inferential roles.Whether Fodor's and Lepore's strong compositionality requirement is justified or not, then, inferential-role theories do not have the problem that they claim to have identified. The objectionFodor and Lepore support their objection on examples such as the following.Suppose... that you happen to think that brown cows are dangerous; then it's part of the inferential role of "brown cow" for you that it does (or can) figure in inferences of the form "brown cow → dangerous."But, at first blush anyhow, this fact about the inferential role of "brown cow" doesn't seem to derive from facts about the inferential roles of its constituents in the way that, for example, the validity of inferences like "brown cow → brown animal" or "brown cow → not green cow"
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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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,020 |
| Communication savante | 0,014 | 0,050 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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 ».