Methodological Reflections on Typologies for Numerical Notations
Notice bibliographique
Résumé
Argument Past and present societies world-wide have employed well over 100 distinct notational systems for representing natural numbers, some of which continue to play a crucial role in intellectual and cultural development today. The diversity of these notations has prompted the need for classificatory schemes, or typologies, to provide a systematic starting point for their discussion and appraisal. The present paper provides a general framework for assessing the efficacy of these typologies relative to certain desiderata, and it uses this framework to discuss the two influential typologies of Zhang & Norman and Chrisomalis. Following this, a new typology is presented that takes as its starting point the principles by which numerical notations represent multipliers (the principles of cumulation and cipherization), and bases (those of integration, parsing, and positionality). Many different examples show that this new typology provides a more refined classification of numerical notations than the ones put forward previously. In addition, the framework provided here can be used to assess typologies not only of numerical notations, but also of many other domains.
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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 | 0,091 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,092 |
| Communication savante | 0,026 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».