DE LA RELATION ENTRE LA PENSÉE ET LE LANGAGE SELON TROIS APPROCHES PHILOSOPHIQUES MAJEURES
Bibliographic record
Abstract
La plupart des approches developpees en philosophie adoptent la notion de representation pour expliquer la relation entre l’esprit, le langage et le monde. L’idee generale est que les pensees representent les faits du monde via des concepts et que le langage sert d’intermediaire entre les deux en exprimant les pensees. Le lien est tisse par la signification. Certains pensent que la signification peut etre analysee en termes des pensees des locuteurs. Comme pareilles pensees sont essentiellement intentionnelles, on explique la signification a partir de l’intentionnalite et donc le langage a partir de l’esprit. Pour d’autres, l’esprit et le langage sont interdependants. La structure de la pensee est determinee en analysant la structure profonde du langage. Les agents lient les contenus propositionnels au monde lorsqu’ils pensent ou parlent. Par contre, certains philosophes sont opposes aux deux conceptions anterieures. Ils refusent l’idee d’expliquer la signification en termes de pensees intentionnelles. Ils l’expliquent en termes de comportement langagier, mais sans pour autant faire reference au mental. Le langage est alors possible sans la pensee. Le but general de ce travail est de montrer pourquoi les approches philosophiques traditionnelles ont mise sur l’idee de representation ou de signification pour expliquer l’interaction entre l’esprit, le langage et le monde. Plus particulierement, j’explique pourquoi la theorie des actes de discours adopte une approche intermediaire. Selon elle, l’esprit fonde le langage. Il y a donc primaute de la pensee sur le langage. Mais le principe d’exprimabilite (le noyau dur de cette theorie) exige une interdependance entre pensee et langage.
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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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
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".