Notice bibliographique
Résumé
In this Article I explain why game theory has been so unsuccessful in accounting for the role of language in social interaction. I begin by exploring some of its most basic difficulties in this respect, in games of pure coordination, and trace these difficulties back to the most fundamental organizing concepts in the theory of games, namely, Nash equilibrium and common knowledge of rationality. Nash thinkers and Nash actors, I argue, are doomed to have very impoverished conversations as Nash talkers. The sorts of conversations they will have will leave them paralyzed in games of pure coordination and largely uncooperative in games where their interactions are at least partially characterized by conflicts of interest. These conversations are impoverished because they attempt to forge only a causal connection across the verbal exchanges between rational actors, not a conceptual one. What is needed is the richer sort of conversation that is idealized by law, that is, one where there is an interpenetration of concepts and commitments in the use of language between rational actors, the sort of thing we see under a truly shared or public reason. Law's reasonable thinkers, I argue, are more capable of coordinating, and law's reasonable talkers more capable of cooperating, than their Nash counterparts because, under objective reasonableness, they are committed to a more public conception of their conduct shaping what they do together.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,035 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».