Notice bibliographique
Résumé
The Four Cogency Conditions In offering an argument, an author aims to achieve rational persuasion. A cogent argument, we'll say, is an argument by which you ought to be persuaded. More precisely, an argument A is cogent for some person P , within some context C , just in case it is rational for P , within C , to be persuaded to believe the conclusion of A , on the basis of the evidence cited within A 's premises. An argument is non-cogent , for a particular person within a particular context, just in case it is not cogent, within that context, for that person, i.e., just in case that person should not be persuaded by the argument in question. In this chapter, we'll discuss four conditions that are individually necessary and jointly sufficient for argument cogency. This discussion will also allow us later, in Chapter 3, to clarify the notion of argument strength that we employed at an intuitive level throughout Chapter 1. The four components of argument cogency are designed to delineate the conditions under which it is rational for someone to adopt a new belief, within an argumentative setting. Cogency is a person-relative property of arguments, since whether it's rational for someone to adopt a belief, on the basis of certain evidence, will often depend upon what else that person already rationally believes, and sometimes (perhaps less obviously) upon other features of her subjective standpoint.
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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 | 0,020 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,027 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».