The Link between Misinterpretation, Intentionality, and Mental Agency in the Natural Language Interpretation of “Fake”
Notice bibliographique
Résumé
In formal semantics of natural language, an intersective interpretation works for many adjectives: x is a French lawyer iff x ∈ {x:x is French} {x: x is a lawyer}. For those adjectives for which this does not work, like “excellent”, we still have, at worst, a subsective modification ({x: x is an excellent violinist} ⊂ {x:x is a violinist}). Neither of these applies to “fake”, whose formal interpretation is a traditional challenge. In this paper, I propose an analysis of the semantics of “fake” in which the speaker’s attribution of intentionality (derived or original) to the object or person of which she predicates fakeness is central. In fact, the boundaries between the properties that ‘fake’ modifies and those it leaves unchanged are moved in function of this attribution of intentionality. In a famous 1994 paper, Dretske argues that for something to be specifically mental it does not merely need to exhibit original intentionality. It also has to be capable of misrepresentation, i.e. be a structure having a content independent of its causes. I argue that this intuition is implicitly contained in the natural language use of “fake”.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».