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Enregistrement W4406156245 · doi:10.22329/il.v44i4.8380

On the Virtue-theoretic Approach to Argument Appraisal

2025· article· fr· W4406156245 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew W. McKeon

Notice bibliographique

RevueInformal Logic · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEpistemology, Ethics, and Metaphysics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtueArgument (complex analysis)EpistemologyPhilosophySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Two criticisms of the virtue-theoretic approach to argument appraisal are as follows. First, it is inadequate as argument cogency is conceptually independent of the characteristics of arguers (Bowell and Kingsbury 2013). Second, it is unmotivated since the viability of virtue argumentation theory (VAT) doesn’t require a virtue-theoretic approach to argument appraisal. This deflates the first criticism as an evaluation of VAT (Gascon 2016, Paglieri 2015). I consider each and explain why it is misguided highlighting the connection between the general concept of good argument and associated criteria of goodness, and the connection between good arguments and good arguing. Résumé: L’approche fondée sur la théorie de la vertu pour l’évaluation des arguments fait l’objet de deux critiques. Premièrement, elle est inadéquate, car la force de l’argument est conceptuellement indépendante des caractéristiques des argumentateurs (Bowell et Kingsbury 2013). Deuxièmement, elle est dénuée de motivation, car la viabilité de la théorie de l’argumentation fondée sur la vertu (AFV) ne nécessite pas une approche fondée sur la théorie de la vertu pour l’évaluation des arguments. Cela dévalorise la première critique en tant qu’évaluation de la AFV (Gascon 2016, Paglieri 2015). J’examine chacune de ces critiques et j’explique pourquoi elles sont erronées en soulignant le lien entre le concept général de bon argument et les critères de bonté qui lui sont associés, et le lien entre les bons arguments et la bonne argumentation.

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)0,001
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,243 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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