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Enregistrement W6984838938

[sans titre]

2023· other· en· W6984838938 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueDirectory of Open access Books (OAPEN Foundation) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIndigenous Knowledge Systems and Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHumanities Research Group, University of WindsorUniversity of Hong Kong
Mots-clésRelation (database)Set (abstract data type)PersonalityClosure (psychology)Commons
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years a set of challenging questions have arisen in relation to the status of animals; their treatment by human beings; their cognitive abilities; and the nature of their feelings, emotions, and capacity for suffering. This ground-breaking book draws from integrational semiology to investigate arguments around the rights of certain animals to be recognized as legal persons, thereby granting them many of the protections enjoyed by humans.
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\nIn parallel with these debates, the question of the legal personality of artificial intelligence (AI) systems has moved to the forefront of legal debate, with entities such as robots, cyborgs, self-driving cars, and genetically engineered beings under consideration. Integrationism offers a framework within which the wider theoretical and practical issues can be understood. Law requires closure and categorical answers; integrationism is an open-ended form of inquiry that is seen as removed from particular controversies. This book argues that the two domains can be brought together in a challenging and productive synthesis. A much-needed resource to examine the heart of this fascinating debate and a must-read for anyone interested in semiology, linguistics, philosophy, ethics, and law.
\n
\nThe Open Access version of this book, available at www.taylorfrancis.com, has been made available under a Creative Commons Attribution-Non Commercial-No Derivatives 4.0 license.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0080,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,279 · 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'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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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