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Enregistrement W2293011010

Meaningful Information, Meaningful Lives: Principles of a Semantic Information Science.

2013· article· en· W2293011010 sur OpenAlexvenueno aff
Alan N. Shapiro

Notice bibliographique

RevueIngénierie des systèmes d information · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSemantic Web and Ontologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWorld Wide WebSemantics (computer science)Meaning (existential)Social Semantic WebSemantic WebSemioticsThe InternetLinguisticsPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the 1990s, cultural theorists who speculated about the implications of the Internet for society, education, interpersonal interaction and academic research tended to base their thinking on the assumptions of semiotics, or, in its most radical form, deconstruction. There was an emphasis on hypertext and hypermedia. The driving forces of that initial decade of the Internet have left us with a Semiotic Information Science: the study, design and implementation of communicating processes and relations – in a word, links –among of information. In libraries and businesses, archives and museums, we catalog, index, manipulate, store and retrieve information. The paradigm shift to a Semantic Web and a Semantic Information Science offers the strong hope that we can move towards a science and society of qualitatively greater knowledge and intelligence. I advocate an expansion of the meaning of Semantic Web from a set of standard data formats for including semantic content in web pages to semantics understood as the branches of linguistics, computer science and psychology that deal with meaning. A Semantic Information Science will focus on the contexts that give meaning to words (as in linguistic lexical semantics), emphasize the ineffable and experiential qualities of nodes of (as in psychological semantics), and deepen the meanings and interpretations of programming expressions (as in my proposed extension of computer science semantics). Semantic software (see the SBSGRID platform) will provide natural language access to databases, return answers to associative questions, bring together the flexibility of search with the precision of query, and contextually fathom the user’s needs. The more meaningful information of the Semantic Web and a Semantic Information Science will help us to work, play, learn and care for our health differently(ibid.) and give us more meaningful lives.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0060,061
Communication savante0,0180,035
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0100,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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