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Enregistrement W4386297582 · doi:10.5840/eps202360346

Social Scientific Knowledge about Knowledge and Information

2023· article· en· W4386297582 sur OpenAlexaff
Nico Stehr

Notice bibliographique

RevueEpistemology & Philosophy of Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEpistemology, Ethics, and Metaphysics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction (physics)EpistemologyComputer scienceRelation (database)PhraseSociology of scientific knowledgeKnowledge managementProcedural knowledgeObject (grammar)Commonsense knowledgeBody of knowledgeSet (abstract data type)PhenomenonArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge does not exist as an isolated “piece” of knowledge. Knowledge exists in an aggregated collective state. I define knowledge as a capacity for social action and as a model for reality, as the possibility to set “something in motion”, for example, to solve a task, to produce a material object such as a semiconductor chip or to be competent to prevent something from occurring, for example, the onset of an illness. In this sense, knowledge is a universal human phenomenon, or an anthropological constant. This definition of the term “knowledge” is indebted to Francis Bacon’s famous observation that knowledge is power, a somewhat misleading translation of Bacon’s Latin phrase: scientia potential est. A basic assumption should be that knowledge is not a priori practical. The transformation of knowledge as an ability to act into practical knowledge requires congenial circumstances, such as power or authority that dictates the concrete conditions for action. In this con text, it is helpful to ask about the increasingly prominent role of algorithms (intellectual technology) in relation to knowledge such as ChatGPT software as well as contentious issue of the relation/difference between knowledge and information.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,023
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,238 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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