Notice bibliographique
Résumé
In this paper, Kant's philosophical doctrine of the categories of the reason is used to substantiate the conceptual model of knowledge representation, based on the collective interaction of a lot of intellectual atomic elements of knowledge (knowledge quanta), which are combined into clusters like neurons in the brain; and also a phenomenological description of the corresponding universal ontology, proceeding from the philosophical premise of Husserl-Heidegger that the meaning of intelligence is not so much in knowing the absolute truth as in survival, is presented. In the process of cognizing the surrounding world, a person uses both a priori knowledge and a posteriori knowledge, but the transcendental content of a priori forms of thinking does not allow them to be used directly in logical judgments. Nevertheless, one can try to use them as "ontological predicates" following the advice of I. Kant, what was done in this article. Heuristic ontological relations that directly follow from the categories of Kant are easy to use and sufficient to describe any ontology. Offered knowledge representation model, the key idea of which is the primacy of knowledge to logical inference and their emergent ability to self-organize, in conjunction with the transcendental logic-based ontology of empirical knowledge can be used to create a universal inference engine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».