Complexité des systèmes naturels et sous-détermination des théories : une possible limite de la modélisation
Bibliographic record
Abstract
Dans la théorie de l’information probabiliste comme dans la théorie des algorithmes de programmation, l’on n’a pas à s’occuper de la question de savoir comment nous comprenons ni comment les significations sont créées. Dans ces deux cas de complexité, nous rencontrons le même paradoxe : une identité formelle entre complexité maximale et aléatoire (c’est-à-dire désordre avec homogé-néité statistique maximale). Et, dans les deux cas, la solution du paradoxe consiste à l’ignorer en supposant qu’un sens et une signification existent a priori, ce qui élimine de ce fait l’hypothèse de l’aléatoire. Ce n’est que très récemment qu’on a tenté de résoudre vraiment ce paradoxe par des travaux sur la complexité algorithmique tenant compte d’une définition de la complexité porteuse de signification. Une première approche concerne le principe de complexité par le bruit. Une seconde, plus récente, utilise des simulations de réseaux d’automates pour tenter de surprendre l’émergence de significations fonctionnelles dans les réseaux d’automates à propriétés auto-organisatrices. Parmi les résultats obtenus, on trouve une large sous-détermination des théories par les faits, et la petite taille de ces réseaux permet d’en analyser clairement l’origine et même de la quantifier. Cette sous-détermination des théories apparaît comme l’expression probablement la plus spectaculaire de ce qu’est la com-plexité naturelle.
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 | 0.009 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.016 |
| Open science | 0.004 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 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".