Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper takes on the task of providing a formal system of dialogue CE in which the speech acts of requesting and pro-viding an explanation are represented as dialogue moves in the system. CE has opening rules, locution rules, dialogue rules, success rules and closing rules. The system is meant to be simple and basic, to provide a platform for develop-ing more specialized formal dialogue systems of explanation used for specific purposes. The dialogical theory of explana-tion postulates that an explanation is a dialogue between two parties, one of whom asks a question requesting understand-ing of something which he or she claims not to understand, while the other offers a response that claims to convey the requested understanding to the party asking the question. In the last half of the twentieth century, the dominant model of explanation was the covering law (deductive-nomological) model associated with Hempel (1965), its chief advocate. This model took an explanation to be a de-ductive inference from a set of facts called initial conditions and a set of general rules to a proposition to be explained. It would have been anathema to the analytical philosophers who accepted this model to suggest that an explanation should be thought of as a dialogue between two parties. Times have changed. Much recent work in AI has been based the dialogue model of explanation. Cawsey’s work (1992) on computational generation of explanatory dia-logue used an interactive or dialogue approach, and Moore’s dialogue-based analysis of explanation for advice-giving in expert systems (1995) can also be cited. According to Moore (1995, p. 1) explanation is “an inherently incremental and interactive process ” that requires a dialogue between an ex-planation presenter who is trying to explain something and a questioner who has asked for an explanation. The dialog-ical model of explanation has also been advocated and de-veloped by Schank and his colleagues in cognitive science
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle