Bibliographic record
Abstract
Il y a un argument qui est demeuré stable au cours des ans en grammaire générative : l’être humain doit être pourvu d’une faculté de langage avec des conditions qui lui sont très spécifiques, puisque certains universaux sont appris sur la base de données très pauvres. Mais cette pauvreté des stimuli est un artefact découlant de la formulation des conditions spécifiques proposées, qui ne permettent pas un lien avec certains stimuli qui sont tout à fait accessibles. Une théorie très parcimonieuse rend compte des relations qu à distance, et tous les stimuli nécessaires pour apprendre cette théorie sont présents. Cette théorie est basée sur des propriétés logiquement antérieures au langage qui touchent à la substance plutôt qu’au formel. La grammaire générative, basée sur le formel, a occasionnellement été amenée à faire appel au substantiel pour arriver à une explication. En prenant systématiquement le parti d’un innéisme adaptatif plutôt que spécifiste, on arrive à des explications de façon plus soutenue.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.022 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".