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Enregistrement W3095411193 · doi:10.1038/s41598-020-75943-4

A measure for intrinsic information

2020· article· en· W3095411193 sur OpenAlexaff
Leonardo S. Barbosa, William Marshall, Sabrina Streipert, Larissa Albantakis, Giulio Tononi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensMcMaster UniversityBrock University
Organismes subventionnairesTempleton World Charity Foundation
Mots-clésMeasure (data warehouse)Communication sourceSymbol (formal)Causality (physics)Computer scienceNoise (video)Channel (broadcasting)SIGNAL (programming language)Perspective (graphical)Sequence (biology)Mutual informationAlgorithmTheoretical computer scienceMathematicsArtificial intelligenceData miningTelecommunicationsPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce an information measure that reflects the intrinsic perspective of a receiver or sender of a single symbol, who has no access to the communication channel and its source or target. The measure satisfies three desired properties-causality, specificity, intrinsicality-and is shown to be unique. Causality means that symbols must be transmitted with probability greater than chance. Specificity means that information must be transmitted by an individual symbol. Intrinsicality means that a symbol must be taken as such and cannot be decomposed into signal and noise. It follows that the intrinsic information carried by a specific symbol increases if the repertoire of symbols increases without noise (expansion) and decreases if it does so without signal (dilution). An optimal balance between expansion and dilution is relevant for systems whose elements must assess their inputs and outputs from the intrinsic perspective, such as neurons in a 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0060,012
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations46
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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