Towards complete knowledge for complex problems resolution
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Human beings are complex. They learn through means of very different natures — thought, feeling, sensation, intuition — that complement each other without really understanding one another. Truly ideal knowledge would nevertheless involve all these means developed to their full potential and harmonized among them, which is almost impossible since, generally, one or two of them overwhelm the others. However, all would be necessary to understand and solve the crucial and equally complex problems — such as the ones related to immigration and climate change — that only a fully integrated multidisciplinary approach would allow dealing with adequately. It is in this perspective that we explore various categories of knowledge (meaningful, encyclopedic, etc.), as well as how and to what extent we can promote the development of what we have called “complete knowledge”, i.e., the richest and most complex that is accessible to an individual or a community. This would imply in practice to engage the learner with all the learning means available to him — they are associated respectively with speculation, appreciation, sensory experience and revelation. Despite the difficulty, an opening to other points of view could then take place, from the simple but already troubling tolerance of these points of view to their gradual integration in the learner’s mind. We argue that if a traditional, mostly linear, deductive approach is appropriate for the development of meaningful knowledge — provided certain characteristics of the learner, related to relevance and epistemology, are taken into account —, a dialectical approach should suit better the gradual development of the comprehensive knowledge, then increasingly best regarded as a symbol, required to foster collaborative work when multiple disciplines are involved. N.B. Part of this article reconsiders and deepens some of the ideas presented in Gagnon and Santos Ferreira (2018, in Portuguese). The masculine gender is used solely for the sake of readability.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle