Managing Variations in Meaning: Guidance for Using “Complexity” and Related Terms
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The term “Complexity” is widely used across disciplines, where it often represents distinct but related concepts such as complicatedness, emergence, difficulty, uncertainty, and chaos. This variability in usage can create miscommunication and misunderstanding, even within structured organizations like the International Council on Systems Engineering (INCOSE). This paper addresses this challenge by offering guidance tailored to three primary audiences—General/Casual, Practitioner, and Research—on using and interpreting “Complexity” effectively across trans‐disciplinary contexts. Unlike efforts that prescribe a single definition, the approach here respects the variety of interpretations while providing techniques and ontologies to clarify usage. To illustrate, the paper compares different “Complexity” definitions, fostering awareness of both the similarities and distinctions. By promoting a common understanding, rather than a definition, this paper lays essential groundwork for future initiatives aimed at developing a unified scientific basis for “Complexity”, enabling clearer, more consistent communication, and application.
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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 | 0,087 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,054 |
| Communication savante | 0,026 | 0,056 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».