Notice bibliographique
Résumé
“Big Data” is a technological term with a seemingly cognitive connotation that masks an ideological orientation of those attempting to be benevolently, criminally of even “innocently” in control of our knowledge and subsequent actions. Without an epistemological foundation “small” and especially “big” data are a myth. When “the truth” becomes “what’s on a digital screen” under the control of those in charge of “the cloud” we are clouding our cultural heritage voluntarily to an extent that exposes us to the whims of those screening and displaying our data even in so-called “post-truth” fashion. Subsequent information and knowledge cannot be critically and rationally assessed for lack of evidence. All lessons learned during the last four centuries of enlightening efforts seem to be forgotten or ignored by us. Our preference for “cognitive ease” can be easily abused by those in control of modern information technology. We remain in “self-imposed immaturity” (Kant) while they can act primarily for their own economic, political, and social benefits and may even feel “justified” by the big-data-ideology. Knowledge must remain relevant to, testable and rationally believable by the legitimate recipients of any public data and information. An enlightened framework for data governance is overdue in the “digital big data age!”
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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 | 0,052 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,072 |
| Communication savante | 0,024 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| 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 ».