Notice bibliographique
Résumé
Epistemology is the main branch of philosophy that studies the nature of knowledge, but how is new knowledge created? In this perspective article, I introduce a novel method of knowledge discovery that synthesizes online findings from current and prior research. This web-based knowledge synthesis method is especially relevant in today’s information technology environment, where the research community has easy access to online interactive tools and an expansive selection of digitized peer-reviewed literature. Based on a grounded theory methodology, the innovative synthesis method presented here can be used to organize, analyze and combine concepts from an intermixed selection of quantitative and qualitative research, inferring an emerging theory or thesis of new knowledge. Novel relationships are formed when synthesizing causal theories—accordingly, this article reviews basic logical principles of associative relationships, mediators and causal pathways inferred in knowledge synthesis. I also provide specific examples from my own knowledge syntheses in the field of epidemiology. The application of this web-based knowledge synthesis method, and its unique potential to discover breakthrough knowledge, will be of interest to researchers in other areas, such as education, health, humanities, and the science, technology, engineering, and mathematics (STEM) fields.
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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 | 0,073 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».