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Enregistrement W4399842845 · doi:10.1515/9782763740300

Mozi

2018· book· en· W4399842845 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Ghiglione, Shenwen Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Linguistics, Cultural Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mozi (env. 479-381 avant notre ère) fut l’un des penseurs les plus importants de la Chine antique. Lettré engagé itinérant, il préconisait le bien commun, la méritocratie, le travail, la frugalité et l’ordre social, en critiquant avec indignation le bellicisme des élites politiques et le luxe effréné qu’elles déployaient au détriment de la population. La sagesse moïste résulte d’un effort d’harmonisation de principes moraux et de savoir-faire pratique ; elle inspira des générations de disciples, qui la consignèrent diligemment sur des lamelles de bambou. Le Mozi, œuvre hétéroclite de l’époque des Royaumes combattants (453-221 av. n. è.), est le fruit d’une intelligence collective. L’objectif de ce livre est de présenter ses divers volets (l’art de gouverner et de défendre l’État, la culture religieuse, les réflexions logiques et scientifiques, etc.) en le traduisant pour la première fois intégralement du chinois classique en français. La lecture du Mozi n’est pas indispensable seulement pour connaître le paysage philosophique de l’Antiquité : elle permet aussi de comprendre les valeurs de la société chinoise contemporaine. En effet, le maître fondateur de l’École moïste est perçu en Chine comme un personnage emblématique du développement scientifique et technologique du pays. En témoigne le microsatellite nommé Mozi qui, en 2016, a été lancé du désert de Gobi dans l’espace. Introduction, traduction et annotations de Anna Ghiglione, professeure titulaire au Département de philosophie et au Centre d’études de l’Asie de l’Est de l’Université de Montréal.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2100,087

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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