Bibliographic record
Abstract
Je soutiens qu'il y a deux façons d'individuer les états intentionnels de créatures qui sont dépourvues de toute compétence linguistique, à savoir par leur rôle propositionnel ou par leurs conditions de vérité, mais que cette distinction ne vaut que pour les états intentionnels singuliers. L'examine ensuite différentes façons de spécifier, tout en restant dans le cadre d'une conception représentationnaliste de l'intentionnalité, les conditions de vérité des attributions d'états intentionnels privés (ou sublinguistiques) du langage ordinaire selon le mode d'individuation considéré. Il s'avère qu'une attribution d'état intentionnel singulier ne peut identifier simultanément le rôle propositionnel et les conditions de vérité des états intentionnels attribués, et que la nécessité d'invoquer des états intentionnels de se pour expliquer les comportements menace de remettre en question la thèse représentationnaliste.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".