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Enregistrement W4288060741 · doi:10.18357/kula.192

Knowledge Graphs, Metadata Practices, and Badiou's Mathematical Ontology

2022· article· en· W4288060741 sur OpenAlexaffvenue
John Huck

Notice bibliographique

RevueKULA knowledge creation dissemination and preservation studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSemantic Web and Ontologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceOntologyMetadataSemantic WebUpper ontologyLinked dataInformation retrievalWorld Wide WebKnowledge graphGraphEpistemologyTheoretical computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metadata practices in libraries have been shifting towards a graph-centric data model for a number of years due to the influence of the Semantic Web on metadata standards as well as the ongoing engagement of libraries with linked data. This trend is likely to be sustained by the growth of the knowledge graph domain, which is animated by the interests of large technology companies and which represents a continuation of earlier programmes such as expert systems and the Semantic Web. Given the role of Semantic Web ontologies in knowledge graph development and the relevance of philosophical questions of ontology to cataloguing theory, metadata practitioners require theoretical frameworks suitable for conceptualizing the knowledge graph data model’s mixture of data and ontology. To that end, this paper considers the mathematical ontology of philosopher Alain Badiou, which employs set theory to schematize a theory of the multiple. It outlines how Badiou’s ontology is compatible with the graph data model and what it offers to metadata practitioners seeking to critically engage the knowledge graph paradigm.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,305 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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