Notice bibliographique
Résumé
Kripke's discussion in Naming and Necessity strongly suggests that semantic stipulation allows us to have new de re thoughts and make new de re claims. For example, it seems we could name the winning ticket in the next lottery 'Tickie' and thereby come to have singular thoughts about Tickie as opposed to merely general thoughts about the winning ticket (whichever one that is). This, in turn, seems to put us into a position to know that Tickie is the winning ticket. If so, it seems we now know which ticket will win the lottery. So it seems semantic stipulation puts us in a position to have all sorts of knowledge that, intuitively, we don't have. We argue that semantic stipulation does put you in a position to have new singular thoughts, though those thoughts will usually be informationally isolated. We think you also typically know these singular propositions, but it is misleading for you to say that you do since you typically cannot act on your knowledge in the expected way. On the other hand, since you can't act on the information in the right way, perhaps your knowledge is thwarted. If so, you don't know Tickie will win since you can't act on that information in order to (e.g.) buy Tickie and no other ticket. We develop both views and argue that they are preferable to the alternatives.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,022 |
| Communication savante | 0,005 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».