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Enregistrement W2395014866

A (Cybernetic) Musing: Control, Variety and Addiction.

2004· article· en· W2395014866 sur OpenAlexaboutno aff
Ranulph Glanville

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyberneticsVariety (cybernetics)Control (management)AddictionPsychologyComputer scienceNeuroscienceArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medicine is a science of control and should, one might imagine, be a subject that is particularly open to cybernetic investigation and enlightenment, for cybernetics, according to the subtitle in Wiener’s (1948) eponymous book, is concerned, at its heart, with control and communication. In contrast, I have reported, on several occasions, on cases that originate in the cybernetic literature and with the grand old men (yes, I’m afraid, men) of cybernetics, who have discussed systems that are in essence uncontrollable. And there is, in my opinion, a medical predicament that is best dealt with not by controlling it but by giving up all attempts at control—which is the new element I introduce in this paper. I will recapitulate the argument about the uncontrollable here (before discussing the medical condition), for it is powerful and interesting, and perhaps not as well known as it should be, giving, as it does a tremendous sense of scale. I have explored it more fully in “A (Cybernetic) Musing: Variety and Creativity ” (Glanville, R 1998), a paper published in Cybernetics and Human Knowing, an associated journal of the ASC, where the officially published version of this paper may also be found. 2 The reason to recapitulate is firstly to help those who are not familiar with the argument (whether made by earlier scholars, or with the twist that I add); secondly, the hope that a restatement, specially a brief one, will bring some greater clarity and terseness that may make the argument more memorable to those who have already read it in more extended form; and thirdly to more accurately reflect the keynote I delivered at the ASC meeting in Toronto, August 2004 (the slides of which are reproduced—without animations—on the ASC web site)!

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations7
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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