Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».