Notice bibliographique
Résumé
In Part I of this series, I introduced the concept of memes (1). Memes are ideas or concepts--the information world equivalent of genes. The goal of this series of articles is to infect you with memes, so that you will assimilate, translate, and express them. No matter what our area of expertise or "-ology," we all are in the information business. Our goal is to be in the wisdom business. In the previous papers in this series, I showed that when we convert raw data into wisdom we are moving along a value chain. Each step in the chain adds a different amount of value to the final product: timely, relevant, accurate, and precise knowledge that can be applied to create the ultimate product in the value chain: wisdom. In Part II of this series, I introduced a set of memes for measuring the cost of adding value (2). In Part III of this series, I presented a new set of memes for measuring the added value of knowledge, i.e., intellectual capital (3). In Part IV of this series, I discussed practical knowledge management tools for measuring the value of people, structural, and customer capital (4). In Part V of this series, I will apply intellectual capital and knowledge management concepts at the individual level, to help answer a fundamental question: What is my added value?
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».