Notice bibliographique
Résumé
Introduction Often, philosophers, linguists, and cognitive scientists aiming to construct a theory of meaning for languages focus on how words are used by people to deal with the world. They might assume there is a regular way in which the word dolphin is used - that people regularly use dolphin to refer to or denote a class of aquatic beasts. And they might assume that there is a central, core use of words - using She has a pet dolphin to correctly describe some state of affairs, perhaps. If these assumptions were correct, dolphin might then be defined in terms of some regular function(s) it serves in a community of individuals who “speak the same language,” understood as “use words in the same way” (cp. Davidson 1967, Sellars 1974; contrast Chomsky 1996a, b, 2000a, Fodor 1998). These assumptions are built into technical terms: “truth (or correctness) conditions,” “functional (or conceptual) role,” etc. Because these attempts focus on communities, circumstances, things, and so on, I call them “externalist” approaches. Externalist assumptions are wrong. Chomsky (1959, 1966, 1975, 1980, 1981a, 1986, 1995b, 1996a,b, 2000a), recalling observations that go back to Descartes (see below), repeatedly points this out. Words do sometimes get used by people in similar ways; and they do sometimes come to be related to the world. But they do neither by themselves. Similar uses and relations to the world are products of human actions, of words' free and typically creative use by humans. Because people use words for all sorts of purposes, because the use of language is a form of free action, and because there is little reason to think that there can be a science of free action, there is little reason to think that there can be a naturalistic externalist theory of meaning.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,032 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».