Are There Collective or Partially Collective Interpretations of Universal Quantificational “Each” Sentences?
Notice bibliographique
Résumé
for this thesis to build from these works.Therefore, I will provide a brief summary of some of the ideas I assume in the background from them.A central idea is that linguistic meanings are language-internal lexical and syntactic cues to language-external thought systems for how to build a "template" for further thought building (see KPT (2023)).This template underlies our preliminary interpretation of a linguistic expression.It provides a conceptual tool that thinkers tacitly use to build a more "complete thought"-to think about particular individuals and events in contexts and to make inferences (ibid., Pietroski (2018)).Knowlton and others propose that this "template" interfaces with particular non-linguistic cognitive systems such as the object-file system and "ensemble" representation systems that constrain how we verify sentences in contexts.Below is a schematic representation of Knowlton and others' account of how thinkers interpret the sentence, "each frog is green".Syntactic object in Language faculty Template building in thought x:Frog(x)[Green(x)] (instructions sent to thought) Verification procedures that ensue from the template Object-file 1: frog 1 Object-file 2: frog 2 Object-file 3: frog 3 (Based on KPT (2022, 2023))Knowlton and others concluded from a number of psychosemantic experiments that the meanings of "each"-sentences call for building a template in thought that has a logical structure such as the first-order equation above.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».