Notice bibliographique
Résumé
The question of the origin of language is difficult to answer since language is involved in a complex way in all human activities. Yet it can be answered if we concentrate on the design properties of the linguistic sign and how they relate to recently discovered properties that are unique to the human brain. Human language is the result of a cascade of consequences from a suite of minute neurological changes that give some human neuronal systems a new “representational” capacity. These changes make sense in evolution, and there is empirical evidence for them. These uniquely human systems of neurons have the capacity to operate offline for input as well as output (Hurley 2008): they can be triggered not only by external events stimulating our perceptual systems but also by brain-internal events; they can also be activated while inhibiting output to any external (motoric) system. These Offline Brain Systems are not specifically designed for language but they provide the crucial property that made it possible for further innovations to occur that led to language; they coincidentally allowed mental states corresponding to elements of the perceptual and conceptual substances of language to meet in our brains to form Saussurean signs. Recursivity derives from the self-organization triggered by the chaotic system that emerged, and required no innovation in the human lineage. Keywords: Offline neuronal systems; Saussurean signs; self-organization; recursivity
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».