Notice bibliographique
Résumé
Chapter 1 portrayed appeal to witness testimony as a distinctive argumentation scheme with a matching set of critical questions. This approach implies that any given instance of an appeal to witness testimony in a trial needs to be evaluated in the context of a dialogue, in line with the goal appropriate for that type of dialogue. Chapter 4 outlined several different abstract models of dialogue that have been identified in the literature on argumentation theory and computing. Chapter 5 outlined the characteristics of one particular type of dialogue called peirastic examination dialogue that is new on the scene and has been very little investigated in the literature. The most visible and best established instance of this type of dialogue is found in the examination procedure used in our legal system to question witnesses and other participants in a trial. In Sections 6 and 7 of Chapter 5, the abstract model of peirastic examination dialogue was illustrated by features of examination in a trial setting. Now a large question is raised: How can we apply these abstract dialectical models to the existing institution called the trial in law? What sort of dialogue provides the right framework for making witness testimony a form of evidence in a trial? In this chapter we will concentrate on the adversarial theory, embodied in Anglo-American law, where the opposed advocacy arguments of both sides offer the trier a basis for judging which side has the stronger argument, or a strong enough argument to meet the requirements of proof.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,030 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».