Notice bibliographique
Résumé
Ce papier présente un cadre logique capable d'exprimer un contextualisme épistémologique.Le contextualisme épistémologique repose sur la possibilité d'une interprétation indexicale des connaissances de l'opérateur, selon laquelle les conditions de vérité des attributions des connaissances manifeste une variabilité contextuelle d'une telle manière que les connaissances dans un contexte n'implique pas de connaissances dans d'autres contextes.Au moyen d'une notion de contexte épistémique définie sur la base de la notion de contexte développée par McCarthy et Buvac en Intelligence Artificielle, le papier montre comment une interprétation indexicale des connaissances de l'opérateur peut être modélisée formellement à travers un système de déduction naturellequi permet le raisonnement classique parmi des contextes gouvernés par différents concepts de connaissance.ABSTRACT.This paper aims at presenting a logical framework capable of expressing epistemological contextualism.Epistemological contextualism relies upon the possibility of an indexical interpretation of the knowledge operator, according to which the truth conditions of knowledge attributions exhibit a contextual variability in such a way that knowledge in one context does not entail knowledge in every context.By means of a notion of epistemic context defined on the basis of the notion of context developed by McCarthy and Buvač in artificial intelligence, I show how an indexical interpretation of the knowledge operator can be formally modeled through a natural deduction system that enables classical reasoning among contexts governed by different concepts of knowledge. MOTS-CLÉS.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,026 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».