Logos Reconstructed: On the Ideal of Adam’s Originally Perfect Language and Recovering its Semiotic Realism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Umberto Eco in The Search for the Perfect Language explores the ‘dream of a perfect language’ that has sought to recapitulate the lost perfection of Adam’s original language. Humanity is seen as forgetful of the preternatural knowledge once contained in a transparent language that perfectly identified essences. Eco’s historical narrative of this pursuit, labeled “a series of failures,” is examined first. Then, Leibniz’s Adamicism is explored, which asserts that a language can be Adamic if it mirrors the natural and non-arbitrary qualities of Adam’s language. Cross-culturally, Sanskrit realism and Plato’s natural-name thesis support this, emphasizing the connection between words and meanings. Following this, the criteria for linguistic perfection (◊P) are established, relying on five necessary assumptions (A) concerning ontology, epistemology, accessibility, translatability, and intersubjectivity. This paper defends reconstructing an ideal language without seeking to return to the forever lost mother tongue. Instead, it assesses the potential for our current system-of-signs to regain semiotic realism and represent reality accurately. A thought experiment justifies returning to semiotic realism, examining the potential of revealing the hidden phenomenology of logos – the universal reason underlying all languages. Conclusively, this project rejects empirical nominalism and explores accessing the preternatural knowledge of necessary and immutable ideas, lost after the fall and Babel’s catastrophe.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,045 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».