Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study argues that many of the formalizations used in analyses employing the notion of logical scope fail to conform to natural language in important ways and lead to false predictions. This is due to the fact that they pursue the logic-driven goal of making the structure of logical arguments more transparent and mechanically calculable rather than the language-driven goal of accounting for how the linguistic signs used in an utterance and their configuration contribute to the conveying of the message being fashioned by the speaker. The focus of the study is on categories associated with the verb: tense, aspect, modality and negation. The conclusion suggests that very precise and rigid theories using logical scope relations may force the theorist to straitjacket the data so that they fit the theory, thereby obscuring rather than clarifying the nature of linguistic categories and their interactions. Informal analyses that hew closer to natural language’s semantic reality can provide greater understanding of phenomena such as the purported non-negatability of must. Seeing this English modal’s meaning as defined in opposition to real existence leads to the realization that it does not interact with negation the same way as the reality of the existence of the property of being necessary does.
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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 | 0,022 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,071 |
| Communication savante | 0,009 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».