Creating New Abilities with Language
Notice bibliographique
Résumé
This article explains how new abilities are acquired when speaking a language that I call the Soral language.The language is created with the aid of computer technology that organizes the words in a way that enables our brain to attach meaning to the sound of the words.The following abilities are acquired when speaking the language.1.The ability to understand the meaning of words that have never been heard before or seen in a book.2. Improved ability to recall words from memory.3. Larger vocabulary.4. Improved conversational skills.5. Improved understanding of the meaning of words.6. Ability to understand medical and other technical terms without formal training.7. Ability to learn the language more easily than other languages.Words in the Soral language are created by entering words in one of our existing languages into the computer program, then clicking buttons which are hyperlinked to other pages containing more buttons.Each button describes one characteristic of the entity that the word represents.A letter is assigned to each characteristic.By clicking on several buttons in succession a word is created that has a sound that represents the characteristics of the entity that the word represents.Speakers of the language can understand the meaning of words by the sound of the word.It is proposed that the Soral language should be adopted as a universal language.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».