A knowledge-Induced Operator Model
Notice bibliographique
Résumé
Learning systems are in the forefront of analytical investigation in the sciences. In the social sciences they occupy the study of complexity and strongly interactive world-systems. Sometimes they are diversely referred to as symbiotics and semiotics when studied in conjunction with logical expressions. In the mathematical sciences the methodology underlying learning systems with complex behavior is based on formal logic or systems analysis. In this paper relationally learning systems are shown to transcend the space-time domain of scientific investigation into the knowledge dimension. Such a knowledge domain is explained by pervasive interaction leading to integration and followed by continuous evolution as complementary processes existing between entities and systemic domains in world-systems, thus the abbreviation IIE-processes. This paper establishes a mathematical characterization of the properties of knowledge-induced process-based world-systems in the light of the epistemology of unity of knowledge signified in this paper by extensive complementarities caused by the epistemic and ontological foundation of the text of unity of knowledge, the prime example of which is the realm of the divine laws. The result is formalism in mathematical generalization of the learning phenomenon by means of an operator. This operator summarizes the properties of interaction, integration and evolution (IIE) in the continuum domain of knowledge formation signified by universal complementarities across entities, systems and sub-systems in unifying world-systems. The opposite case of ‘de-knowledge’ and its operator is also briefly formalized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».