Notice bibliographique
Résumé
Résumé La valeur explicative d'une théorie scientifique repose non seulement sur la quantité des éléments primitifs adoptés (principe de simplicité), mais aussi sur la qualité de ces éléments. En linguistique, les propriétés des substances perceptuelles et conceptuelles des signes offrent une base explicative solide parce qu'elles sont logiquement antérieures à l'objet qui est à l’étude. Ceci est particulièrement important parce que le langage est un phénomène neurologique, voire biologique. Moins les éléments d'une théorie linguistique sont spécifiques au domaine langagier, plus ils sont susceptibles d'avoir la granularité nécessaire pour être biologiquement plausibles (Poeppel et Embick 2005). Cette perspective est celle qui guide mes travaux depuis des décennies. Je l'illustre par l'analyse de plusieurs constructions maintenant classiques dans les études en syntaxe, pour donner une vision globale des conséquences de cette approche. Cette approche méthodologique renouvelle la notion d'adéquation explicative et répond à des questions laissées en suspens dans l'argumentation linguistique des six dernières décennies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,027 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».