Notice bibliographique
Résumé
One of the most common criticisms made in argument is the reply “That's beside the point!” or “That's irrelevant.” However, relevance is such a broad term that the criticism of being irrelevant could refer to many different kinds of failure or shortcoming in an argument. The study of relevance in argument begins by clarifying and classifying these different types of alleged failure that can prompt the criticism that a breach of relevance has been committed. The primary basis of allegations of irrelevance stems from an important basic feature of all reasonable dialogue. Every argument presupposes a context of dialogue in which there is an issue, or perhaps several issues, being discussed. An issue means there is a proposition or question of controversy under discussion. Typically, an issue in dialogue suggests that there are two sides to the discussion. In other words, there is a certain specific proposition being discussed, and one participant in the dialogue is committed to that proposition being true while the other participant is committed to its being false. Of course, dialogues are not always this clear or simple, but when they are of this form, the type of dialogue may be called a dispute (or disputation ). A dispute is a dialogue where one side affirms a certain proposition, and the other side affirms the opposite (negation) of that proposition.
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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 | 0,057 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,084 |
| Communication savante | 0,015 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».