Notice bibliographique
Résumé
The rigid designation of proper names and natural kind terms is the most well-known doctrine of Kripke’s Naming and Necessity (1981). On the basis of rigidity, Kripke has shown that proper names and natural kind terms do not refer via a description as argued by descriptivists. In response to Kripke several people have argued that all general terms could be interpreted rigidly, which would make the notion of rigidity trivial. This leads to the ‘rigidity problem’: the notion of rigidity cannot be used to argue against descriptivism anymore. I will show that the rigidity problem appears on a larger scale: firstly, because it appears independently of the trivialisation problem, secondly, because it appears for descriptions acting like singular terms as well. I will argue, however, that proper names and natural kind terms differ in an important manner from rigid descriptions. While the first are de jure rigid, the latter are de facto rigid. I will show that the rigidity problem indeed appears for de facto rigidity, but not for de jure rigidity, with the result that Kripke’s argument against descriptivism can withstand.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,125 | 0,032 |
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 ».