The Interface of <em>Nous</em> and Computer in Inter-disciplinary Research, Communication and Education
Notice bibliographique
Résumé
This study is a meta-cognitive discussion about whether non-English scientists know about the existence of computer tools – such as monolingual, bilingual and multilingual electronic dictionaries, CAT [Computer Assisted Translation] tools - and whether they know how to use them in order to communicate their inter-disciplinary research internationally. It also discusses what is at stake when concepts such as inter-scientificity (i.e. “bar”, with 17 different terms in Greek) and reverse inter-scientificity (i.e. “πρόγραμμα” [: program] with at least 6 different terms in English) emerge. Then the author of this study claims that only human mind/intelligence (nous) - with the aid artificial intelligence (computer –CAT tools) and through different mental/cognitive processes (noesis) can establish certain criteria in choosing appropriate terms and expressions, so that an inter-disciplinary research can be communicated properly and thus (international) scientific communication can be achieved effectively. Finally, the author of the present study proposes that Higher Education Institutions [HEIs] in North America (the USA and Canada) and Europe should get involved in educating and training both their large number of international students and staff administrative and academic), if a proper international inter-disciplinary communication is to be attained.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».