Les arguments de causalité et de conséquence dans les débats politiques télévisés : l’exemple du débat des chefs lors des élections canadiennes de 1993
Bibliographic record
Abstract
Cette étude propose une analyse des arguments de causalité et de conséquence employés dans le discours politique afin d’en clarifier quelques dimensions pragmatiques, syntaxiques et sémantiques, en prenant pour objet le débat télévisé des chefs, en français, tenu lors des élections fédérales canadiennes d’octobre 1993. Quatre types d’arguments de causalité sont explorés : l’argument du mérite, l’argument de justification, l'argument de chance et l'argument de responsabilité. Les six arguments de conséquence analysés sont ceux de l’effet pervers, de l’inanité, de la mise en péril, de l’engagement fatal, de la prédiction autocréatrice et de l’excès de volonté. Les auteurs proposent une formalisation de ces deux catégories d’arguments et une application qui en montre la fécondité théorique.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".