A Semiotic Modern Synthesis: Conducting Quantitative Studies in Zoosemiotics and Interpreting Existing Ethological Studies through a Semiotic Framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, I present an argument that quantitative behavioural analysis can be used in zoosemiotic studies to advance the field of biosemiotics. The premise is that signs and signals form patterns in space and time, which can be measured and analysed mathematically. Whole organism sign processing is an important component of the semiosphere, with individual organisms in their Umwelten deriving signs from, and contributing to, the semiosphere, and vice versa. Moreover, there is a wealth of data available in the traditional ethology literature which can be reinterpreted semiotically and drawn together to make a cohesive biosemiotic whole. For example, isolated signals, such as structural elements of birdsong, are attributed meaning by an interpreter, thus generating new ideas and hypotheses in both biology and semiotics. Furthermore, animal behaviour science has developed numerous test paradigms that with careful adaptation, could be suitable for use within a Peircean tripartite model, and thus give valuable insights into Umwelten of other species. In my conclusion, I suggest that by bringing together traditional ethology and biosemiotics, it is possible to use the Modern Synthesis to provide context to biosemiosis, thus pragmatic meaning to animal signals. On this basis, I propose updating the Modern Synthesis to a Semiotic Modern Synthesis, which focuses on whole-organism signals and their contexts, the latter being derived from neo-Darwinian theory and the ‘Umwelt’. Thus, there need be no dichotomy; the Modern Synthesis can successfully be integrated with biosemiotics.
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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 | 0,072 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,053 |
| Communication savante | 0,010 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».