Notice bibliographique
Résumé
Today, the sharing of semantics remains a conundrum. Semantics can be shared within a universe of discourse, but individuals and communities cannot be relieved of the need to define their own universes of discourse. The emergence of collective intelligence is increasingly seen as necessary for human survival, but it is difficult for people who live in diverse universes of discourse to know when they are talking about the same things. Collective intelligence — the ability of a community to exhibit self-sustaining, rational behaviors — is inversely related to its participants' ability to understand each other. Diverse minds can create, recognize, and think in terms of diverse sets of distinct concepts and relationships between them. A conceptual addressing system can map such sets into a shared abstract "semantic space" that is structured by an algebraically definable group of transformations. Information Economy Meta Language (IEML) is such a "semantic space addressing system"; it defines a very large space of semantic addresses. A small number of the points in that space — more than 2,500 of them — are now listed in an "IEML Dictionary", along with interpretations of each of them in several natural languages. A language for compactly specifying sets of locations in the space exists, and a parser that translates expressions in this language into XML is available. A programming language for discovering and asserting relationships between sets of semantics is being developed, along with a variety of related software tools. The semantic space research program could provide a scientific (measurable, principled, experimentally repeatable) foundation on which technologies and professional disciplines can be created, including distributed collaborative semantic search engines, models and simulations of collective intelligences, tools and editorial practices for the automated production of multimedia documents, and many more.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».