Ontologies on trial: the lesson of<i>Maurice</i>v.<i>Judd</i>(New York, 1818)
Notice bibliographique
Résumé
Ontologies, and legal ontologies are a particular class of application of these, have become fairly popular. Are they fit for purpose? Like with all kinds of tools from legal computing, one must be cautious, and consider very attentively what the likely receptions are going to be, among users. Maurice v. Judd (New York, 1818), when a jury was called to decide whether whale oil is fish oil, and decided that indeed whales are fish, is a trial that was analysed in Graham Burnett's Trying Leviathan: The nineteenth-century New York court case that put the whale on trial and challenged the order of nature (Princeton, NJ: Princeton University). It is a highly readable book, and it has something important to teach developers of ontologies in the legal domain. The intended public of users of any software, or of ontologies in particular, is paramount. Those intended users you are catering to with your new tool are going to make or break it, just as it happened, e.g. to sentencing information systems in Canadian provinces.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,040 |
| Communication savante | 0,016 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».