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Enregistrement W2054963975 · doi:10.1108/03684920210413755

Simulation versus optimization in knowledge‐induced fields

2002· article· en· W2054963975 sur OpenAlexaff
Masudul Alam Choudhury, Gábor Korvin

Notice bibliographique

RevueKybernetes · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Institutions
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplementarity (molecular biology)PremiseComputer sciencePhenomenonMathematical economicsEconomicsEpistemologyManagement scienceMicroeconomicsPositive economicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pervasive complementarity among agents, variables and their relations is a strong manifestation of unity in the real world. It is explained in various ways within scientific systems and in alternative ways of viewing resource allocation from that in neoclassical economic theory and its various prototypes. Complementarity among goods, services and factors in neoclassical resource allocation is simply a localized phenomenon. Despite this, bundles of similar goods collect together to re‐establish marginal substitution with other bundles. In systems science, the cessation of complementarity among variables causes the demise of process. Indeed, the most significant influence of economic complementarity is to be found in decision‐making systems. Here strongly interactive ethical principles showing pervasive and strong complementarity reveal themselves. Hence a knowledge‐induced scientific methodology emerges. Yet these scientific dynamic methods that are merely premised on time‐phase, are found to be inadequate in explaining pervasive interactions. Instead, simulation methods reveal important and interesting results premised on the epistemological premise of systemic unity and interactions. We will examine these questions in this paper with respect to the optimal control problem of the calculus of variations, and for multi‐objective decision problems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,171 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations4
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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