Notice bibliographique
Résumé
There is a distinction in scientific explanation between the explanandum, statements describing the empirical phenomenon to be explained, and the explanans, statements describing the evidence that allow one to predict that phenomenon. To avoid tautology, these sets of statements must refer to distinct domains. A scientific explanation of semantics must be grounded in explanans that appeal to entities from non-semantic domains. I consider as examples eight candidate domains (including affect, lexical or sub-word co-occurrence, mental simulation, and associative learning) that could ground semantics. Following Wittgenstein (1954), I propose adjudicating between these different domains is difficult because of the reification of a word’s ‘meaning’ as an atomistic unit. If we abandon the idea of the meaning of a word as being an atomistic unit and instead think of word meaning as a set of dynamic and disparate embodied states unified by a shared label, many apparent problems associated with identifying a meaning’s ‘true’ explanans disappear. Semantics can be considered as sets of weighted constraints that are individually sufficient for specifying and labeling a subjectively-recognizable location in the high dimensional state space defined by our neural activity.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,017 |
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 ».