Notice bibliographique
Résumé
Abstract: How do we know that we are in a deep disagreement – i.e. disagreement irresolvable by rational means? Some suggest, we know that only after trying out all our rational arguments. However, such strategy risks backfiring by polarizing the parties. This paper proposes an alternative way of recognizing depth. Drawing on epistemic capacity of emotions, I argue that debater’s emotional experience during deep disagreement, namely frustration, functions as an indicator of the disagreement’s depth. Résumé: Comment savons-nous que nous sommes en profond désaccord, c'est-à-dire insoluble par des moyens rationnels ? Certains suggèrent que nous ne le savons qu'après avoir présenté tous nos arguments rationnels. Cependant, une telle stratégie risque de se retourner contre nous en polarisant les parties. Cet article propose une autre façon de reconnaître la profondeur du désaccord. En m'appuyant sur la capacité épistémique des émotions, je soutiens que l'expérience émotionnelle du débatteur lors d'un profond désaccord, à savoir la frustration, fonctionne comme un indicateur de la profondeur du désaccord.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».