Fallacies: do we “use” them or “commit” them? Or: is all our life just a collection of fallacies?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: After C. L. Hamblin's groundbreaking work Fallacies (1970), re-interpreting what used to be known as "mistakes in reasoning " or "bad arguments " since Aristotle (On Sophistical Refutations), the study of fallacies started to bloom, coming up with ever new perspectives and conceptualizations of what should count as a mistake in reasoning and argumentation, and why a certain kind of reasoning should at all be considered a mistake (Woods & Walton 1989, van Eemeren & Grootendorst 1992, etc.). This paper will be concerned with two questions. First, an epistemological one: do we (unintentionally) commit fallacies, or do we (intentionally) use them? Secondly, a methodological one: when we (philosophers, sociologists, discourse analysts,...) detect a fallacy, on what conceptual grounds do we differentiate between committed and used fallacies? Aren't we forced to commit (or use?) "fallacies " whenever we talk about other people, their views, or their work? Examples from Critical Discourse Analysis will be used to extensively illustrate this point.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».