Bibliographic record
Abstract
Réponse à Jennifer AshworthIl me faut dire avant toute chose à quel point l'accord généralisé de Jennifer Ashworth avec les thèses que j'ai soutenues dans Ockham on Concepts est réjouissant pour moi.Plusieurs des analyses proposées dans le livre, en effet, vont directement à l'encontre des interprétations qui ont été tenues pour orthodoxes dans les dernières décennies.Or Jennifer Ashworth est l'une des meilleures spécialistes au monde de la logique et de la sémantique médiévales et son appui, donc, m'est extrêmement précieux, comme on peut l'imaginer !Son intervention, en outre, apporte des précisions appréciables sur deux points particuliers, auxquels je voudrais réagir brièvement.Il y a d'abord le cas du couple sanum/sanitas (« sain »/« santé »).Ce couple intéresse tout spécialement Jennifer Ashworth parce que « sanum » est l'exemple paradigmatique d'un terme analogique dans la tradition aristotélico-médiévale : quand on parle d'un corps sain, d'une nourriture saine, ou d'une urine saine, on a affaire chaque fois à un sens différent du mot « sain », mais les trois usages pour autant sont loin d'être sans rapport entre eux et c'est cette connexion distinctive, justement, que l'on a voulu cerner avec la notion d'« analogie ».Or il se trouve que Jennifer Ashworth est aujourd'hui la grande spécialiste des théories logico-sémantiques de l'analogie au Moyen Âge, et l'on comprend facilement dans ce contexte pourquoi elle s'intéresse tant à ce cas, qui rejoint directement, par ailleurs, mon propre intérêt pour les termes connotatifs.Replacé dans le cadre des distinctions mises en place par Ockham parmi les diverses sortes de termes, le couple « sain »/« santé » apparaît d'emblée comme une opposition typique entre un terme concret (« sain ») et l'abstrait correspondant (« santé »), au même titre par exemple que « blanc »/« blancheur », « beau »/« beauté » ou « père »/« paternité ».Mais, comme Ashworth le signale, ce type d'oppositions cache en fait pour Ockham, sous des dehors apparemment unifiés, quatre sortes de distinctions bien différentes, dont certaines d'ailleurs se resubdivisent 1 .L'unité apparente de la distinction, en d'autres mots, n'est qu'un phénomène de surface, purement morphologique.Sémantiquement parlant, le rapport entre le terme concret et l'abstrait correspondant n'est pas toujours le même.Il y a des cas, au dire d'Ockham, où l'un et l'autre sont parfaitement synonymes ; et quand ils ne le sont pas, 1. Voir Guillaume d'Ockham, Somme de logique, I, chap.5-9 (traduit en français par Joël Biard dans Guillaume d'Ockham.Somme de logique.
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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 | 0.009 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.007 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.008 |
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".