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Enregistrement W2797849812 · doi:10.1093/jole/lzaa001

CHIELD: the causal hypotheses in evolutionary linguistics database

2020· article· en· W2797849812 sur OpenAlexaff
Seán G. Roberts, Anton Killin, Angarika Deb, Catherine Sheard, Simon J. Greenhill, Kaius Sinnemäki, José Segovia‐Martín, Jonas Nölle, Aleksandrs Berdičevskis, Archie Humphreys-Balkwill, Hannah Little, Christopher Opie, Guillaume Jacques, Lindell Bromham, Peeter Tinits, Robert M. Ross, Sean Lee, Emily Gasser, Jasmine Calladine, Matthew Spike, Stephen Francis Mann, Olena Shcherbakova, Ruth Singer, Shuya Zhang, Antonio Benítez‐Burraco, Christian Kliesch, Ewan Thomas-Colquhoun, Hedvig Skirgård, Mónica Tamariz, Sam Passmore, Thomas Pellard, Fiona M. Jordan

Notice bibliographique

RevueJournal of Language Evolution · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLanguage and cultural evolution
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilAustralian Research CouncilEuropean CommissionLeverhulme TrustAcademy of FinlandAustralian Government
Mots-clésNarrativeRelation (database)Computer scienceGossipDiversity (politics)PopulationCognitive scienceLinguisticsPsychologyDatabaseSociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Language is one of the most complex of human traits. There are many hypotheses about how it originated, what factors shaped its diversity, and what ongoing processes drive how it changes. We present the Causal Hypotheses in Evolutionary Linguistics Database (CHIELD, https://chield.excd.org/), a tool for expressing, exploring, and evaluating hypotheses. It allows researchers to integrate multiple theories into a coherent narrative, helping to design future research. We present design goals, a formal specification, and an implementation for this database. Source code is freely available for other fields to take advantage of this tool. Some initial results are presented, including identifying conflicts in theories about gossip and ritual, comparing hypotheses relating population size and morphological complexity, and an author relation network.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1840,037

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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