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Enregistrement W4400411912 · doi:10.22329/il.v44i2.8435

When Meaning Becomes Controversial

2024· article· en· W4400411912 sur OpenAlexvenueno aff
Jakub Pruś, Fabrizio Macagno

Notice bibliographique

RevueInformal Logic · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésMeaning (existential)EpistemologyPhilosophySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This paper aims to develop the criteria for assessing semantic arguments. However, while this notion constituted the core of ancient dialectics and is addressed in several approaches to argument analysis, the criteria for evaluating such arguments are insufficient. This paper intends to address this problem by combining the insights of classical and contemporary logic and testing them against some controversies involving controversial definitions or classifications. Through detailed case studies of the argumentative uses involving the (re)definitions of racism, war, peace, and feminism, we formulated and tested eight evaluation criteria that may be expressed as critical questions. Résumé: Cet article vise à développer les critères d’évaluation des arguments sémantiques. Cependant, bien que cette notion constitue le coeur de la dialectique ancienne et soit abordée dans plusieurs approches de l’analyse des arguments, les critères d’évaluation de ces arguments sont insuffisants. Cet article vise à résoudre ce problème en combinant les idées de la logique classique et contemporaine et en les testant par rapport à certaines controverses impliquant des définitions ou des classifications controversées. À travers des études de cas détaillées sur les usages argumentatifs impliquant les (re)définitions du racisme, de la guerre, de la paix et du féminisme, nous avons formulé et mis à l’épreuve huit critères d'évaluation qui peuvent être exprimés sous forme de questions critiques.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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