Towards an Ontology of Approximate Reason
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article introduces structural aspects in an ontology of approximate reason. The basic assumption in this ontology is that approximate reason is a capability of an agent. Agents are designed to classify information granules derived from sensors that respond to stimuli in the environment of an agent or received from other agents. Classification of information granules is carried out in the context of parameterized approximation spaces and a calculus of granules. Judgment in agents is a faculty of thinking about (classifying) the particular relative to decision rules derived from data. Judgment in agents is reflective, but not in the classical philosophical sense (e.g., the notion of judgment in Kant). In an agent, a reflective judgment itself is an assertion that a particular decision rule derived from data is applicable to an object (input). That is, a reflective judgment by an agent is an assertion that a particular vector of attribute (sensor) values matches to some degree the conditions for a particular rule. In effect, this form of judgment is an assertion that a vector of sensor values reflects a known property of data expressed by a decision rule. Since the reasoning underlying a reflective judgment is inductive and surjective (not based on a priori conditions or universals), this form of judgment is reflective, but not in the sense of Kant. Unlike Kant, a reflective judgment is surjective in the sense that it maps experimental attribute values onto the most closely matching descriptors (conditions) in a derived rule. Again, unlike Kant's notion of judgment, a reflective judgment is not the result of searching for a universal that pertains to a particular set of values of descriptors. Rather, a reflective judgment by an agent is a form of recognition that a particular vector of sensor values pertains to a particular rule in some degree. This recognition takes the form of an assertion that a particular descriptor vector is associated with a particular decision rule. These considerations can be repeated for other forms of classifiers besides those defined by decision rules.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle