Notice bibliographique
Résumé
This is a reissue of a paper which appeared in ACTA IMEKO 1988, Proceedings of the 11th Triennial World Congress of the International Measurement Confederation (IMEKO), "Instrumentation for the 21st century", 16.-21.10.1988, Houston, pp. 337-345. After a review and description of current trends in the design of electronic measurement and analytical instrumentation, changes in its application and use, and of associated quality issues, this paper deals with new quality issues emerging from the expected increase of artificial intelligence impact on system design and implementation strategies. The concept of knowledge quality in all its aspects (i.e. knowledge levels, representation, storage, and processing) is identified as the key new issue. Discussion of crucial knowledge quality attributes and associated assurance strategies suggests the need to enrich the assurance sciences and technologies by the methods and tools of applied epistemology. Described results from current research and investigation, together with first applications of artificial intelligence to particular analytical instruments, lead to conclusion that the conceptual framework of quality management is, in general, adequate for successful resolution of all quality issues associated with intelligent instrumentation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,037 |
| Communication savante | 0,019 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».