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Enregistrement W2975634924 · doi:10.21083/surg.v5i1.1341

Cryptozoology as a Pseudoscience: Beasts in Transition

2011· article· en· W2975634924 sur OpenAlexaffvenue
Elise Schembri

Notice bibliographique

RevueSURG Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCephalopods and Marine Biology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPseudoscienceCreaturesEpistemologyField (mathematics)MythologyMainstreamRealmEnvironmental ethicsSociologyZoologyPhilosophyHistoryBiologyPolitical scienceLawClassicsArchaeologyMathematicsNatural (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cryptozoology, the pursuit of wildlife ignored or discounted by mainstream zoology, emerged as a separate discipline from zoology in 1955 with the publication of Bernard Heuvalmans’ book On the Track of Unknown Animals. Although it is typically associated with pseudoscience, many of the discipline’s advocates assert that cryptozoology should be recognized as a legitimate science. This has proven difficult because of the nature of the discipline and its inability to provide falsifiable evidence. This paper examines crytozoology’s dichotomous separation from zoology; its search for hard evidence to support the existence of obscure creatures including hominids, sea serpents and lake monsters; and its efforts to document in a clear and objective way the existence of such creatures so as to distance itself from paracryptozoology as well as both the media and public’s distorted understanding of the field. This paper argues that by its nature cryptozoology is bound to remain, at worst, a pseudoscience and, at best, a transitional field of research. The example of the discovery of creatures like the giant squid, which left the realm of mythology and became a recognised species of zoology in 2004, provides evidence of both the promises and the inherent problems of the field of cryptozoology.

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)0,023
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0150,098
Communication savante0,0200,029
Science ouverte0,0010,016
Intégrité de la recherche0,0080,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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