Espace-temps d’un réseau sociocognitif complexe
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Ce texte analyse les frontières et la structure interne de l’espace d’un réseau sociocognitif complexe. À cette fin, il définit rigoureusement la notion de ressemblance entre acteurs d’un tel réseau en proposant une spécification de la manière aujourd’hui la plus satisfaisante d’exprimer mathématiquement la ressemblance entre deux objets : celle qu’exprime la notion duale de distance informationnelle définie dans le cadre de la complexité algorithmique. Dans ce cadre, deux objets sont d’autant plus semblables que l’on passe facilement de la description de l’un à la description de l’autre, et réciproquement. Dans le cas d’un réseau complexe d’acteurs cognitifs individuels, ce degré de ressemblance entre acteurs s’identifie à leur propension à communiquer. Cette propension exprime une probabilité conditionnelle à une situation réticulaire donnée et situe chaque acteur par rapport aux autres dans l’espace ainsi défini. Elle confère donc une structure au réseau, et cette structure exprime le présent de ce dernier comme une tension dialectique entre passé et avenir de son évolution temporelle. Ce concept de propension à communiquer constitue ainsi une formalisation de la notion de présent spécieux analysée aujourd’hui par la philosophie de l’esprit et les sciences cognitives, et il fonctionne comme un marqueur spatiotemporel dans l’évolution du réseau sociocognitif complexe.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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 it