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Enregistrement W2898915545 · doi:10.1080/0020174x.2018.1532691

The grammar of truth

2018· article· en· W2898915545 sur OpenAlexaff
Wolfram Hinzen, Martina Wiltschko

Notice bibliographique

RevueInquiry · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhilosophy and Theoretical Science
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesArts and Humanities Research CouncilMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésTruth conditionLogical truthGrammarEpistemologyAlethiologyAttributionTruth valuePragmatic theory of truthPhilosophyPredicate (mathematical logic)Semantic theory of truthCoherence theory of truthLinguisticsIntuitionPsychologyComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much philosophical attention has been devoted to the truth predicates of natural language and their logic. However, lexical truth predicates are neither necessary nor sufficient for a truth-attribution to occur, which warrants closer attention to the grammar of truth attribution. A unified analysis of five constructions is offered here, in two of which the lexical truth predicate occurs (It's true that John left and That John left is true), while in the three remaining, it does not (John left; It seems that John left; and It's that John left). This analysis is philosophically significant for four reasons. First, it explains why speakers of natural language find standard instances of Tarski-inspired equivalences (e.g. That John left is true iff John left) intuitively compelling. Second, it derives the widespread ‘deflationist’ intuition that truth has no substantive content. Third, insofar as the deflationist sees insights on truth as flowing from understanding our practice of truth attribution, it furthers the deflationist agenda through a new analysis of such attributions. Finally, it advances the philosophical project of the ‘naturalization’ of truth by reducing our understanding of truth to our competence in the grammar of truth, as an aspect of our biological endowment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,023
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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