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Enregistrement W2395087866 · doi:10.29173/cais707

Challenges to Creative Communication: Prolegomena to Narrative Reformation

2014· article· en· W2395087866 sur OpenAlexvenueno aff
John M. Budd, Catherine Dumas

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Annual Conference of CAIS / Actes du congrès annuel de l ACSI · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital Humanities and Scholarship
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSemioticsSociologyNarrativeInterpretation (philosophy)EpistemologyPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An important element of scholarly communication (especially the core work of researchers) is the ability for scholars to communicate. When scholars can augment what their colleagues are aware of, and when skills and abilities can be understood, the opportunities for progress are enhanced. In order to communicate optimally there must be a set of linguistic tools of which researchers can avail themselves. Interdisciplinary success can be made more likely by, among things, semiotic analysis that renders signification and interpretation possible. This paper presents conceptual and practical uses of semiotics as a means to assist scholarly communication.Un important élément de la communication entre chercheurs (particulièrement celle liée au travail fondamental des chercheurs) est la capacité pour les chercheurs de communiquer. Lorsque les chercheurs peuvent accroître le savoir de leurs collègues et lorsque l'on comprend mieux les compétences et les habiletés, les occasions de progrès s'en trouvent augmentées. Pour mieux communiquer, il doit y avoir un ensemble d'outils linguistiques dont les chercheurs peuvent se servir. On peut favoriser la réussite interdisciplinaire en recourant, entre autres, à l'analyse sémiotique qui rend possibles la signification et l'interprétation. Cette communication présente des utilisations conceptuelles et pratiques de la sémiotique comme moyen d'assister la communication entre chercheurs.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0120,073
Communication savante0,0260,029
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,201 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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