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Enregistrement W3211910178 · doi:10.1515/css-2021-2038

Modeling in semiotics: an integrative update

2021· article· en· W3211910178 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueChinese Semiotic Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophy and History of Science
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemioticsSemiosisComputer scienceCognitive scienceEmbodied cognitionMeaning (existential)EpistemologyRelation (database)LinguisticsPsychologyArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper provides an integrative and updated view of modeling in semiotics. It postulates that the essence of modeling is supersession. In any act or instance of modeling, the model supersedes and is brought to the front for salience, accessibility, and operability, whereas at the same time the modeled recedes and exists in the background, inaccessible and inoperable. The paper goes on to differentiate between two major types of modeling, the underlying “existential modeling,” functioning as the fundamental scaffold and the genuine foundation of all other types of modeling as we know them, and the overlaying “semiotic modeling,” designating the process of creation and use of “forms of meaning,” a process that underlies both cognition and communication. By focusing on semiotic modeling, the paper features an unconventional view that casts a new light on the relation between a model and a sign and thus the relation between semiotic modeling and semiosis. Endorsing an embodied approach to meaning-making as semiotic modeling, the paper finds it important to stress the appropriateness and necessity of understanding the term “model” as a verb rather than as a noun, in that modeling is never static and should be properly regarded in terms of embodied action.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,221 · 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