Notice bibliographique
Résumé
In Making It Explicit (1994) Robert Brandom claims that we may distinguish those linguistic expressions with object-representational purport — the singular terms — from others merely by the structure of their inferential relations. A good part of his inferentialist program rests on this claim. At first blush it can seem implausible: linguistic expressions stand in inferential relations to each other, so how could we appeal to those relations to decide on the obtaining of what seems to be relation between linguistic expressions and objects in general (viz., x purports to represent y)? It is perhaps not surprising then that Brandom's proposal fails. But it definitely is surprising how it fails. The problem is that in order to specify the sort of generality there is to an expression's inferential role, one must appeal to some version of the traditional distinction between extensional and nonextensional occurrences of expressions, and there appears to be no way to draw anything like that distinction in inferentialist terms. For the inferential proprieties governing the different occurrences an expression can have are so varied that they do not determine a binary partition of those occurrences.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,042 |
| Communication savante | 0,007 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».