Notice bibliographique
Résumé
When metadata becomes knowledge, opportunities for multiplicity and risks of harm and exclusion arise. As GLAM institutions contribute to the Semantic Web, we must pay attention to the implications of participation. While the Semantic Web grew out of the flourishing of web technologies in the 1990s, recognizing its roots in classical/symbolic AI (referred to as Good Old Fashioned Artificial Intelligence, or GOFAI)—in particular, expert systems and knowledge representation—encourages critical questions like: which problems from knowledge representation and expert systems does the Semantic Web inherit? Are GOFAI failures really failures, or does the gap between rhetoric and practice point to generative possibilities (some of which can now be seen in Semantic Web initiatives)? What can we learn from AI critics, feminist approaches, and the unmasking of encyclopedic neutrality? This research article will explore how critiques of AI expert systems and Cyc, an ongoing project to create a common sense knowledge base, might apply to Semantic Webefforts like Wikipedia, Wikidata, DBpedia, and Schema.org.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,034 |
| Communication savante | 0,025 | 0,045 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».