Bibliographic record
Abstract
Partant de l’hypothèse qu’une théorie adéquate du raisonnement devrait être en mesure de répondre à la question de savoir comment les aspects processuel (psychologique) et inférentiel (logique) d’un raisonnement sont liés entre eux, l’objectif de cet article est de déterminer comment Gilbert Harman conçoit cet aspect processuel, et si sa théorie permet d’expliquer de manière adéquate la relation entre ces deux aspects. J’examine d’abord quelle fonction il reconnaît aux notions d’implication et d’inconsistance, et montre ensuite que si le processus dans lequel s’engage celui qui raisonne peut être conçu à la manière d’Harman, c’est-à-dire à la 3e personne, il doit aussi être conçu du point de vue de l’agent qui raisonne, c’est-à-dire à la 1re personne. Après avoir discuté des limites inhérentes au fait de concevoir l’aspect processuel du raisonnement d’un point de vue essentiellement externe, à la 3e personne, j’identifie quelques conséquences que fait apparaître la perspective de la 1re personne, dans le but de montrer pourquoi une théorie adéquate du raisonnement ne peut en faire l’économie.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".