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Enregistrement W1983237415 · doi:10.1109/afrcon.2009.5308065

Psychoanalytical model for automation and robotics

2009· article· en· W1983237415 sur OpenAlexaboutno aff
Dietmar Dietrich, Dietmar Bruckner, Gerhard Zucker, Brit Müller, Anna Tmej

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePsychiatry, Mental Health, Neuroscience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomationComputer scienceRoboticsArtificial intelligenceExtension (predicate logic)Data scienceRange (aeronautics)Open researchManagement scienceCognitive scienceSoftware engineeringEngineering managementHuman–computer interactionRobotEngineeringPsychologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research in automation focuses on systems which are capable of solving very complex tasks and problems. Artificial Intelligence and especially cognitive science have brought remarkable successes; however, in some areas the boarders of feasibility and further extension are reached. Compared to human intelligence the range of capabilities of the solutions is still modest. In the following we will argue why we see the necessity to introduce a novel approach for creating models, which possibilities and tools computer engineering can offer, why a psychoanalytical template is considered meaningful, and which open problems could be tackled or even broken through with this approach, respectively. The article is based on comprehensive research results in the course of several research projects including a European one. Involved persons originate from a number of research institutions in Austria, South Africa, and Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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