Notice bibliographique
Résumé
In chapter 5 it was shown how replies to questions can be irrelevant, but there is a still more general problem about relevance concerning argumentation. How can arguments, or any moves in a dialogue, for that matter, be judged relevant or irrelevant? This problem is a central one for critical argumentation because many of the emotional appeals commonly used in argumentation, such as appeal to pity or fear or ad hominem arguments, are fallacious because they are irrelevant arguments. They are powerful tactics of distraction that work to throw an arguer off the trail, creating distractions and confusion by arousing powerful emotions. However, appeals to emotion are not always fallacious. Sometimes they are relevant. So there is a problem of judging in any given case when such an appeal should be considered relevant or not. While argumentation schemes are helpful for this purpose, judging relevance often means one also has to examine a more lengthy chain of argumentation in a dialogue. As indicated in chapter 1, a sequence of argumentation in a dialogue should always have a particular proposition it is ultimately aimed to prove as its target. Its target is the issue that the dialogue is supposed to settle. In a critical discussion, the chain of argumentation is aimed at proving or casting doubt on some particular proposition at issue in a dialogue.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».