What warrants our claims? A methodological evaluation of argument structure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The process of justifying a generalized theoretical conclusion from a specific empirical analysis continues to elude us. In this article, we suggest that this stems from an incomplete understanding and specification of how arguments are structured. Most importantly, in addition to empirical data, a generalized conclusion hinges on the application of various rules and principles of reasoning that British philosopher Stephen Toulmin labeled warrants. In this article, we apply Toulmin's model of argument structure to empirical management research by examining in particular the roles of four types of warrants: theoretical, inferential, procedural, and contextual. Based on our analysis, we suggest that making warrants and their backings explicit paves the way toward a more comprehensive understanding of how arguments are structured and how claims are justified. Importantly, an examination of warrants reveals that the choices researchers make are not limited to matters such as choosing the research topic or a particular research design, but they also extend to how we produce our claims. If we wish to understand argument structure, we must understand these choices.
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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 | 0,287 | 0,547 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,047 |
| Communication savante | 0,019 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».