Notice bibliographique
Résumé
Our intuition is straightforward: yes, argumentation changes minds. It can’t be otherwise! But many cognitive and discursive habits seem to suggest otherwise. As the literature in the psychology of reasoning incessantly emphasizes, we hardly change our minds (and the minds of others) because a predisposed robust confirmation bias (or myside bias) is at work every time we argue, among other persistent cognitive illusions (Pohl, 2012), heuristics and biases (Santibáñez, 2023). To adequately answer the questions of why and how argumentation changes minds, if at all, this paper frames the problem in an evolutionary perspective. My main thesis is that argumentative competence changes minds because its ultimate goal (Laland et al., 2011; Scott-Phillips, Dickins & West, 2011) is to construct the future to predict more accurately (Suddendorf, Redshaw & Bulley, 2022). This idea converges with some evolutionary analysis of other cognitive skills and cultural inventions. To explain my perspective, I use the distinction between ultimate and proximal goals of a trait, and the cultural background of argumentative competence plays a fundamental role within this distinction. Notre intuition est simple: oui, l’argumentation change les men-talités. Mais de nombreuses habitudes cognitives et discursives suggèrent le contraire. Comme le soulignent sans cesse les écrits sur la psychologie du raisonnement, nous ne changeons guère d’avis parce qu’un biais de con-firmation robuste (ou biais de-mon-côté) prédisposé est à l’oeuvre lorsque nous argumentons. Pour répondre adéquatement aux questions de pour-quoi, comment et si l’argumentation change les mentalités, je pose le prob-lème dans une perspective évolution-niste. Je soutiens que la compétence ar-gumentative change les mentalités parce que son but ultime est de con-struire l’avenir, de prédire avec plus de précision. Cela converge avec les anal-yses évolutionnistes d’autres compé-tences cognitives et inventions cul-turelles. Pour expliquer ma perspec-tive, j’utilise la distinction entre les buts ultimes et proximaux d’un trait.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».