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Enregistrement W7067862282

Molecular Memories by Robert G. Jahn and Brenda J. Dunne

2016· article· en· W7067862282 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYeasts and Rust Fungi Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)ConsciousnessGovernment (linguistics)Intersection (aeronautics)Scientific discovery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For more than a quarter century, there was a surprising and curious intellectual ferment in the basement of the School of Engineering and Applied Science at Princeton University. This was the PEAR Lab, short for Princeton Engineering Anomalies Research Laboratory, and though its works and contributions to the world of consciousness research are widely known, there is a back story that is worth telling, not only for its intrinsic interest but for the more subtle implications and encouragements it brings. In the interest of full disclosure, the review author was part of the PEAR family for some 22 years. The PEAR Lab was built on a collaborative foundation laid by Bob Jahn and Brenda Dunne, and grew quickly into a role as a leading research center that was a magnet for professionals interested in the nature and capacities of human consciousness, and for students exploring the range of intellectual possibilities. It also drew ordinary and not so ordinary people from the public, as well as government and industry. The attraction of unusual and sophisticated research was enhanced greatly by a warm and welcoming environment different from what most of us envision as a university laboratory. One might say the place was more PEAR than Lab, and yet it hewed without question to the canons of best practice in scientific terms. Quite a place, deserving of the documentation, descriptions, and anecdotes gathered in Molecular Memories by Robert G. Jahn and Brenda J. Dunne.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,397 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2016
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Résumé présentoui

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