Bibliographic record
Abstract
Pourrait-on enrichir la théorie des actes de langage pour traiter du discours? Wittgenstein et Searle ont signalé des difficultés. Beaucoup de discours n’ont pas de but conversationnel, leur arrière-plan est indéfiniment ouvert, ils contiennent des énonciations dépourvues de pertinence et de félicité, et ainsi de suite. À mes yeux, l’objectif principal de la pragmatique du discours est d’analyser la structure et la dynamique des jeux de langage à but conversationnel. Pareils jeux de langage sont indispensables à tout genre de discours. La logique peut analyser leurs conditions de félicité car leur poursuite obéit à des règles constitutives. Beaucoup d’énonciations ne sont pas littérales ou sérieuses. Les unités de la conversation sont les actes illocutoires tentés, qu’ils soient littéraux, sérieux ou non. Comme Montague, je préconise l’usage de formalismes logiques en pragmatique. J’expliquerai comment il convient de réviser et développer les logiques intensionnelle et illocutoire, la logique des attitudes et de l’action afin de modéliser notre capacité de dialoguer. Je comparerai mon approche à d’autres (Austin, Belnap, Grice, Montague, Searle, Sperber et Wilson, Kamp, Wittgenstein) sur le plan de la méthodologie, des hypothèses et des enjeux.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.004 |
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".