Notice bibliographique
Résumé
In the struggle for existence, any known species of organisms must avert danger to ensure survival. To do that, they need to identify—or model—it in ways that are specific to their species and actualized in concrete situations. This is an act of generating meaning that falls perfectly within the purview of biosemiotics. Inspired by the most recent pioneering work by Marcel Danesi on the semiotics of danger, the present chapter uses human danger modeling as a case in point to discuss meaning-generation in the biosemiotic context. The rationale is a three-fold one. Firstly, the study of danger, understood in terms of meaning-generation, serves as a fine example of semiotic analysis, because warning signs are among the most primordial and relevant vehicles for meaning. Secondly, the Sebeokian concept of modeling serves as a useful tool to tackle this problem. The reason is that the concept underscores semiotic agency and promises to be a highly integrative framework for studying meaning-generation. Thirdly, humans have evolved into such complex superorganisms that we not only live by existential modeling and semiotic modeling at the same time but are also deeply entangled in our own semiotic webs while probing into and creating possibilities of new meanings. This threefold rationale underlines the need for a comprehensive approach that considers meaning-generation as actualized in different dimensions. This chapter identifies three such dimensions, namely, the representational, interpretational, and existential dimension. These three dimensions form a system that corresponds roughly to the Peircean triad of semiosis.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».