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Enregistrement W2903100097 · doi:10.30564/ret.v1i4.110

Research based on the development trend of world language

2018· article· en· W2903100097 sur OpenAlexaboutno aff
Man Xiao, Long Mao, Hongmei Meng, Jinping Liu, Huan Li, Hongzheng Yan

Notice bibliographique

RevueReview of Educational Theory · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueGrey System Theory Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrivingConstruct (python library)Normalization (sociology)PopulationPhenomenonImmigrationComputer scienceLinguisticsGeographyHistorySociologyDemographySocial scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multicoloured languages play an irreplaceable role in the whole world as a useful communication tool. With the development of technology and science, varieties of languages have an ideal prospective tendency to evolution during the long and wonderful history. Will they be thriving or decaying?To begin with, aimed to gain general tendency about the quantity of languages’ speakers, we employ the Grey prediction to capture associative curve which can be seen in figure(1). From the trend of this vivid figure, we not only can come to the conclusion that the number of English and Chinese users tend to increase but also find that Spanish development will reach the period of stagnation.Secondly, for further improvement, we take birth rate, death rate, economic factors and the immigration into consideration and establish the language communication model. This model is deduced from the population prediction model and virus transmission model. After data normalization, the eventual curve indicates that current top-ten languages seem to be replace by other languages. This transformation phenomenon also occurs among such top-ten languages. For instance, Hindustani will replace Spanish in the future when seen from table(1).What’s more, after predicting the migration pattern, we can draw the conclusion that some range of languages’ dissemination has obvious change. As show in vivid figure(14), we know English will popularize widely among neighbouring countries such as Canada, Mexico, Cuba and Russia.Moreover, with regard to how to manage international offices’ quantity and locations in the world, we construct the efficiency model with combination of the Bayes’ probability theory and Fussy comprehensive assessment. As a result, we obtain 9 optimal plans to establish the international offices. Intelligible result is showed in table(4) and table(5).Furthermore, taking the variation of global communication and shortage of nature resource into consideration, therefore, we propose the international company to set up no more than 5 offices. And 5 offices tend to be the most optimal plan.In short, our model is reasonable and feasible, which can accommodate to different situation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,286 · 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
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

Citations0
Publié2018
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