Notice bibliographique
Résumé
The paper posits that there are at least five key interlinked representation levels which cumulatively inform the development of any Semantic Knowledge Management (SKM) model, namely, perception, language, ontology, taxonomy and description. To that end, drawing from concepts in knowledge representation, the paper illustrates how representation entanglement impacts the above representation layers culminating in an entangled final SKM model in an SKM exercise. Finally, the paper proposed a representation disentanglement approach to disentangle the aforementioned entanglement leading to the generation of a disentangled SKM model. Gestion des connaissances sémantiques: vers une représentation et une perspective novatrice de la connaissance RésuméCet article part du principe qu’il y a au moins cinq niveaux de représentation interconnectés qui vont, cumulativement, détailler le développement de tous modèles de gestion des connaissances sémantiques (SKM), à savoir, la perception, le langage, l’ontologie, la taxonomie et la description. A cette fin, en s’appuyant sur des concepts de représentation de la connaissance, l’article illustre comment l’enchevêtrement de la représentation affecte les couches de représentation ci-dessus, aboutissant à un modèle SKM final emmêlé dans un exercice SKM. Finalement, l’article propose une approche de démêlage par représentation pour dégager les enchevêtrements susmentionnés, conduisant à la génération d’un modèle SKM clair. Mots-clésgestion de la connaissance; représentation
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 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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,012 |
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 ».