Bibliographic record
Abstract
Dans son article de 1944, « The Semantic Conception of Truth and the Foundations of Semantics », Alfred Tarski réfère en propres termes à la notion médiévale de « suppositio materialis ». L’interprétation qu’il en suggère, cependant, est historiquement trompeuse et l’inexactitude historique se double, en l’occurrence, de ce que l’on peut tenir pour une malencontreuse erreur philosophique. Dans « “la neige est blanche” est vraie », Tarski voit l’expression « la neige est blanche » (entre guillemets) comme le nom d’une certaine phrase, alors que les médiévaux y auraient vu plutôt une occurrence de cette phrase elle-même prise dans un usage spécial, la suppositio materialis. L’article montre en quoi les deux approches diffèrent et soutient que la théorie médiévale est philosophiquement préférable, en ce que : 1) elle est descriptivement plus adéquate en ce qui concerne le fonctionnement réel des langues naturelles ; 2) elle est plus appropriée même pour les langages construits qu’elle rend plus fonctionnels et plus intelligibles ; 3) elle repose sur l’identification d’un phénomène important dont la généralité échappe aux sémantiques d’inspiration tarskienne, celui de la dualité de principe entre l’extension d’un terme pris en lui-même et celle qu’il reçoit dans un contexte propositionnel donné.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".