Notice bibliographique
Résumé
A generation before Beardsley, legal scholar John Henry Wigmore invented a scheme for representing arguments in a tree diagram, aimed to help advocates analyze the proof of facts at trial. In this essay, I describe Wigmore's Chart Method and trace its origin and influence. Wigmore, I argue, contributes to contemporary theory in two ways. His rhetorical approach to diagramming provides a novel perspective on problems about the theory of reasoning, premise adequacy, and dialectical obligations. Further, he advances a novel solution to the problem of assessing argument quality by representing the strength of argument in meeting objections. Resume: Une generation avant Beardsley, John Henry Wigmore, un expert of droit, a invente une fayon de representer des arguments en diagrammes ayant la forme d'un arbre pour aider des avocats a analyser des preuves dans un proces. J e decris sa methode et trace son origine et son influence. Je soutiens que Wigmore a contribue a la theorie d' argumentation de deux fayons. Premierement, son approche rhetorique aux diagrammes apporte une nouvelle perspective aux problemes concernant la theorie du raisonnement, la suffisance des premisses, et les obligations dialectiques. Par ailleurs, il avance une solution originale au probleme de I'evaluation d'un argument en representant la force d'un argument par sa capacite a repondre a des objections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».