Does changing the subject from A to B really provide an enlarged understanding of A?
Notice bibliographique
Résumé
There are various ways of achieving an enlarged understanding of a concept of interest. One way is by giving its proper definition. Another is by giving something else a proper definition and then using it to model or formally represent the original concept. Between the two we find varying shades of grey. We might open up a concept by a direct lexical definition of the predicate that expresses it, or by a theory whose theorems define it implicitly. At the other end of the spectrum, the modelling-this-as-that option also admits of like variation, ranging from models rooted in formal representability theorems to models conceived of as having only heuristic value. There exist on both sides of this divide further differences still. In one of them, both the definiendum and definiens of a definition are words or phrases of some common natural language. In others, the item of interest is a natural language expression and its representation is furnished by the artificial linguistic system that models it. The modern history of these approaches is both very large and growing. Much of this evolution has given too short a shrift to the history of the demotion of ‘intuitive’ concepts in favour of the artificially contrived ones intended to model them. A working assumption of this article is that in the absence of a good understanding of what motivated the modelling-turn in the foundations of mathematics and the intuitive theory of truth, the whole notion of formal representability will have been inadequately understood. In the interests of space, I will concentrate on seminal issues in set theory as dealt with by Russell and Frege, and in the theory of truth in natural languages as dealt with by Tarski. The nub of the present focus is the representational role of model theory in the logics of formalized languages.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,007 |
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 ».