Vers une approche holonique des systèmes mécatroniques complexes. Proposition d'un système de pilotage auto-organisé et isoarchique
Bibliographic record
Abstract
Nous présentons dans ce papier les conditions pour lesquelles un système artificiel constitué d’entités mécatroniques peut être lui-même qualifié de mécatronique. Nous montrons que c’est le cas lorsque l’intelligence conférée aux dites entités leur permet de faire fonctionner ce système sans l’intervention d’un centre de pilotage de niveau hiérarchique supérieur. Le principe général de l’affectation de tâches est basé sur un mécanisme de sélection de la meilleure réponse à un appel d’offres diffusé auprès de toutes les entités pour chaque tâche à effectuer. L’approche holonique nous fournit un support conceptuel pour proposer un système générique de pilotage auto-organisé et isoarchique, adapté aux systèmes mécatroniques complexes et fondé sur l’existence d’un pilotage autonome associé au sein de chaque entité mécatronique. Pour conclure, nous présentons un éventail de systèmes que nous pouvons considérer de par leur système de pilotage comme étant des systèmes mécatroniques complexes…
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".