Chain-computerisation and theories on knowledge-sharing: Prevent a fallacy of the wrong level and do not step into the pitfall of an unstructured-information overload
Notice bibliographique
Résumé
This article is available in English and DutchChain-computerisation is, as always, still a topical subject and the demand for more insights and tools is steadily increasing. These can be obtained from other areas of research, but caution should be exercised when applying them to social chains. A fallacy of the wrong level is easily made and you can't structure an unstructured-information overload so easily. In my Master’s thesis, I identified aspects that can be used to assess the usability of insights and tools from other theories in the context of large-scale social chains. As far as I know, the only knowledge theory that pays explicit attention to – or is based on – scale is that of Nonaka.The insight that knowledge-sharing is essential for chain co-operation (focused on dealing with the dominant chain problem) emphasizes that the core of chain-computerisation is all about communication and not about simply compiling files. A dominant chain problem ensures the necessary focus and selection with respect to the exchange of information and the knowledge to be shared at the level of the chain as a whole. A standard solution does not often provide the chain communication that is necessary for dealing with a specific dominant chain problem; a chain-specific solution is generally necessary.
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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 | 0,020 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,060 |
| Communication savante | 0,013 | 0,052 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».