Sherlock Holmes : The Hound of the Baskervilles
Notice bibliographique
Résumé
Genaueste Lektüre der Zeichen, "mit denen die Welt zu uns spricht wie ein großes Buch", und vernünftige Schlussfolgerungen daraus − das ist die Methode, mit der William von Baskerville im frühen 14. Jahrhundert arbeitet. Der Franziskanerbruder stützt sich insofern - auch bei den Todesfällen, die später im Kloster geschehen und um deren Aufklärung er sich bemüht - auf die Methode der so genannten 'Abduktion'. Dieses Verfahren ist durch den amerikanischen Wissenschaftstheoretiker Charles S. Peirce (1839-1914), auf den der Begriff 'Abduktion' zurückgeht, als Vorgang definiert worden, "in dem eine erklärende Hypothese gebildet wird". Die Besonderheit der Abduktion liegt dabei darin, dass sie das einzige Verfahren einer Schlussfolgerung darstellt, das eine tatsächliche Erweiterung des Wissens zur Folge hat - um den Preis allerdings, dass man sich auch irren kann. Alle anderen logischen Schlüsse decken demgegenüber immer nur auf, was in ihren Prämissen bereits enthalten ist.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,129 | 0,014 |
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 ».