Notice bibliographique
Résumé
Narrative or the use of stories is an ancient discipline. Our ancestors evolved the ability to see the world through a set of abstractions, and thereby enabled the development of sophisticated language and the ability to use stories as a primary mechanism for knowledge transfer. The oral-history tradition was the only method of knowledge transfer for many eons and persists into the current day despite the prevalence of the written word. First Nation elders in Canada passing on their wisdom to young people facing the conflicts of old and new, a Seanachie (the Irish word that means far more than storyteller) ensconced with an enraptured audience around a peat fire, the Liars bench of the Midwest in the USA where old timers sit to swap tall tales, and the ubiquitous watercooler conversations of the modern organisation: all evidence the persistence of story. The archetypal story form of the myths of the Greek gods and the trickster stories of Native Americans find modern expression and use in Dilbert cartoons, and the old fairy stories of Europe find new expression in Hollywood. Good teachers always tell stories to provide context and life to otherwise dull material. Anyone joining an organisation will take months or years to hear and reexpress the key stories of past success and failure that form a key part of the organisation’s deep culture. Executives who abandon the tyranny of PowerPoint and instead tell a story rooted in their own experience nearly always discover the power of story to move people; to quote Steve Denning (2000), one of the early pioneers with his work in the World Bank—“Nothing else would do.”
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,223 | 0,083 |
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 ».