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Enregistrement W756187550

Commentary on: Andrei Moldovan's "Denying the antecedent and conditional perfection again"

2013· article· en· W756187550 sur OpenAlexaff
Lawrence H. Powers

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Institutions
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerfectionAntecedent (behavioral psychology)RomanianPhilosophyEpistemologyPolitical sciencePsychologyLinguisticsSocial psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moldovan's paper discusses a model called the "Horn scale," which is intended to illuminate the way that Gricean implicature may perfect a conditional statement, "if p, q," into a biconditional statement, "if and only if p, then q."He addresses various objections to this scale.I find his replies to these objections quite reasonable, although sometimes I find the objections themselves obscure.My feeling, when I look at the Horn Scale, is that the objections he is considering are just the tip of the iceberg: that a lot more objections will come from where those objections are coming from.The reason is that I am reminded of my undergraduate days at Wayne State.I was known in the department as a great counterexampler: people would give me a definition; I would give a counterexample.I was able to do this because I knew Nelson Goodman's Secret: namely, that analytic philosophers have two different notions of logical form: the narrow official notion and the secret robust notion.The official notion does not allow us to distinguish between disjunctive and nondisjunctive propositions, negative and positive propositions, relational properties and non-relational ones, and implicational propositions and non-implicational ones; any given proposition can be written in so many different forms.But we secretly believe-though claiming not to-in a more robust concept, one that allows us to make all of these distinctions.So, when we give a definition, our definition presupposes the robust concept.So it is easy for someone-me-to do a few truth table manipulations and give a counterexample-a Goodman grue-bleen type example-that cannot be answered except by confessing you accept the robust concept.Moldovan's problems are already of this sort to a large extent, and when I look at Horn's Scale, I expect many more such problems to start popping off the wallpaper!Now Horn's Scale supposes we are in a situation where someone wants information about the conditions x such that if x then q, the conditions which imply q.So if there is just one, we say, "if p then q"; if there are two, we say, "if p then q, and "if r then q."If there are three, we say, "if p then q," "if r then q," and "if s then q."And so forth.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,017
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0080,006
Intégrité de la recherche0,0910,112
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,168 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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