Bibliographic record
Abstract
IEML(Information Economy Meta Language) est une langue artificielle concue par Pierre Levy, le professeur de l'universite d'Ottawa au Canada et l'auteur du livre intitule L'Intelligence collective, afin de disposer d'un outil efficace pour construire de grands reseaux d'intelligence collective dans l'espace informatique. Puisque c'est avec IEML que Pierre Levy propose d'aborder le probleme epistemologique des sciences humaines et sociales sous un angle symbolique ou linguistique, il nous semble necessaire de mener des recherches sur sa theorie IEML. Cet article de recherche se propose donc de presenter et d'analyser la theorie IEML pour la premiere fois en Coree. Il est compose de deux axes de travail principaux: le premier tente d'expliquer la structure globale et le second s'efforce de devoiler le fonctionnement du dictionnaire IEML. Dans la premiere partie intitulee “La notation et la syntaxe d'IEML, nous etudions les primitives, la combinaison des primitives, les couches et les sequences, les elements qui jouent un role syntaxique, puis quelques concepts de l'ensemble des sequences. Dans la deuxieme partie de cet article, nous analysons le principe du dictionnaire IEML a travers ses six couches. La couche 0 est constituee des 6 primitives qui sont * E: ** , * U: ** , * A: ** , * S: ** , * B: ** , * T: ** . Ces primitives peuvent etre regroupees dans les quatre categories notees * I:**, * F: ** , * O: ** , * M: ** . C'est ensuite a partir des primitives que le premier niveau de composition commence. Dans IEML, la sequence * O: ** jouera le role pragmatique de l'action, c'est-a-dire le fonctionnement verbal, alors que la sequence * M: ** y prendra le role semantique, ou autrement dit, le fonctionnement nominal. Dans la couche 1, les cinq primitives * U: ** , * A: ** , * S: ** , * B: ** , * T: ** produisent 25 sequences qui sont des racines philosophiques, resultats du flux d'information de la couche 1. Et de meme que les primitives sont representees au moyen de lettres capitales de l'alphabet latin, les 25 sequences sont representees au moyen de lettres minuscules. Aussi bien dans le cas des primitives de la couche 0 que des sequences de la couche 1, les termes pragmatiques sont notes par des voyelles et les termes semantiques par des consonnes. A la couche 2, les sequences de la couche 1 permettent d'etablir 625 sequences denommees “categories de relations”. Le fonctionnement syntaxique des categories de relation est le meme que celui des sequences a la couche 1. Et a la couche 3, les 625 categories peuvent elles-memes produire plus de 240 millions de sequences nouvelles. Ainsi, c'est grace aux sequences de la couche 3 que des phrases peuvent apparaitre aux couches 4 et 5. Voila le principe global du Dictionnaire IEML. Pour terminer, on peut encore souligner les deux remarques suivantes: - il faut absolument augmenter le nombre d'elements de vocabulaire du dictionnaire IEML; - il faut chercher aussi a prendre en compte la langue coreenne dans la mise au point du dictionnaire IEML. Desormais, le besoin tant de collaborations interdisciplinaires que d'interes communs se fait sentir pour completer, developper et achever la theorie IEML. Surtout, l'engagement des universitaires dans le domaine de la langue et de la litterature francaises est requis afin de construire les etudes franco-coreennes adaptees aux temps digitaux.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.006 |
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".