Utterer Meaning, Misunderstanding, and Cultural Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
All versions of Grice’s theory of utterer meaning couch success in terms of stressing the hearer’s ability to recognize what is intended. This ties naturally to the cooperative principle and the maxims of conversation. A later additional maxim of manner emphasizes that one should always facility the audience’s response in one’s communication. Meaning communication is successful with the right “uptake”, whether seen in the desires or beliefs that Grice addressed in the audience, or the achievement of understanding or comprehension that critics identified. In retrospective reflections, Grice saw the latter necessitated by the former. The point remains that if Grice is correct in requiring audience recognition for the successful communication of meaning, then this poses serious challenges for scholars working in argumentation. It provides, for example, an additional problem when exploring cross-cultural argumentative exchanges where societies have had no prior experience of each other, their norms, or shared beliefs. Moreover, the conditions that it requires makes misunderstanding a central concern. These problems are explored in the paper, beginning with an initial assumption that Grice is correct about meaning, with a view to considering whether there is need for modifications to Grice’s theory.
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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 | 0,038 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,103 |
| Communication savante | 0,017 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».