An Experimental Study on the Evaluation of Metaphorical Ad Hominem Arguments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Metaphors are emotionally engaging, influenc-ing the evaluation of arguments. The paper empirically in-vestigates whether metaphors in the premise can lead the evaluator to judge an ad hominem argument as sound when the arguer instead committed a fallacy. The results show that ad hominem arguments with conventional and positive metaphors are more persuasive compared to those with novel and negative metaphors. Arguments with conventional metaphors are also perceived as more am-biguous, but less convincing, and emotionally appealing. Additionally, participants believe in the conclusion more when the premise contains a positive rather than a nega-tive metaphor, which instead helps the evaluator detect the fallacy. Résumé: Les métaphores sont émotionnellement engag-eantes et ainsi influencent l’évaluation des arguments. L'article étudie empiriquement si les métaphores em-ployées dans la prémisse peuvent amener l'évaluateur à juger un argument ad hominem comme solide bien que ce sophisme soit commis. Les résultats montrent que les ar-guments ad hominem utilisant des métaphores conven-tionnelles et positives sont plus convaincants que ceux utilisant des métaphores nouvelles et négatives. Les argu-ments utilisant des métaphores conventionnelles sont également perçus comme plus ambigus, mais moins con-vaincants et émotionnellement attrayants. De plus, les participants croient davantage à la conclusion lorsque la prémisse contient une métaphore positive plutôt que néga-tive, ce qui aide plutôt l'évaluateur à détecter le sophisme.
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 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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».