Notice bibliographique
Résumé
The aim of this chapter is to clarify a group of related terms, including ‘argument attack’, ‘rebuttal’, ‘refutation’, ‘challenge’, ‘critical question’, ‘defeater’, ‘undercutting defeater’, ‘rebutting defeater’, ‘exception’ and ‘objection’, which are commonly used in the literature on argumentation. The term ‘rebuttal’ is often associated with the work of Toulmin (1958), while the terms ‘undercutting defeater’ and ‘rebutting defeater’ are associated with the work of Pollock (1995) and are commonly used in the artificial intelligence literature. The notions of argument attack and argument defeat are associated with a formal model of argumentation that is prominent in artificial intelligence called the abstract argumentation framework. As shown in the chapter, these terms are, at their present state of usage, not precise or consistent enough for us to helpfully differentiate their meanings in framing useful advice on how to attack and refute arguments. An additional difficulty is that argument diagramming tools are of limited use if they cannot represent the critical questions matching an argumentation scheme. A way of overcoming both difficulties is presented in this chapter is by using the Carneades Argumentation System.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,008 |
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 ».