Bibliographic record
Abstract
Je montrerai en premier lieu comment et pourquoi la sémantique formelle peut être employée comme un outil pour déterminer l’engagement ontologique d’une théorie : je soutiendrai d’une part que la sémantique doit être prise au sérieux comme apte à décrire la vérifaction des formules du langage; d’autre part, que les engagements ontologiques d’une théorie sont déterminés par ses vérifacteurs. De là, j’exposerai une méthode générale permettant, étant donné un certain type d’ontologie, de construire une sémantique dont les engagements ontologiques sont en accord avec celle-ci. Pour cela, je définirai la notion de cadre ontologique : il s’agit d’une structure telle que toute sémantique cons-truite à partir de cette structure aura un certain engagement ontologique déterminé à l’avance. J’exposerai quatre cadres représentant deux types de nominalisme et deux types de réalisme, et j’esquisserai à partir de ces cadres quatre sémantiques pour les langages du premier ordre.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.021 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".