Notice bibliographique
Résumé
Infiltration of a word’s meaning by world-knowledge is argued to be consistent with the semiological principle. While acknowledging variability in what people know about elephants, there is a common core of what everybody knows that we know we can evoke in anybody’s mind; this constitutes the meaning of the word “elephant”. Regarding truth-conditional semantics, to say that the difference between “dog” and canis familiaris “is not a semantic difference; it is not a difference in what they mean” is to equate meaning with truth-value. This would entail that the complex NP direct object in “I took the four-legged fur-bearing carnivorous animal that barks out for a walk” would have the same meaning as the noun “dog”. From a linguistic point of view, this is completely indefensible. My criticism that the truth-conditional approach erroneously takes sentences to be the basic sign/meaning unit is not obviated by the fact that truth-conditional semantics treats sentence meaning as compositional, the point being that sentences are clearly not pairings of sounds with meanings since they do not have stable meanings which could be paired off with their linguistic forms. This is argued to be the case even if one defines meaning as Logical Form.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,005 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».