Notice bibliographique
Résumé
This note highlights the Biolinguistics Network, its creation, and its role as a promising avenue of research in the biological basis of the language faculty.It also provides insights into the type of material discussed by the Network's participants so far, and the questions that will be addressed in upcoming events.The Biolinguistics Network was created in 2007 to foster multidisciplinary research by setting up a dynamic space to address biolinguistic questions, including what are the principles of our knowledge of language, how this knowledge grows, how it is put to use, how it evolved, and which aspects of the machinery are unique to language as opposed to shared with other domains of knowledge.Such questions were discussed in the two conferences that led to the creation of the Biolinguistics Network.The first, Biolinguistic Investigations, took place in Santo Domingo in February, 2007.The second, Biolinguistic Perspectives on Language Evolution and Variation, was held in Venice in June of that same year.These meetings brought together a number of contributors to the field.Selected papers from these two conferences are assembled in The Biolinguistic Enterprise: New Perspectives on the Evolution and Nature of the Human Language Faculty (Di Sciullo & Boeckx, in press).Such events and related publications, including the multi-authored cross-disciplinary piece published in this issue (Di Sciullo et al. 2010), are exemplars of the catalytic role of the Biolinguistics Network in our understanding of the biology of language.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,141 | 0,076 |
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 ».