MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2921604652 · doi:10.14510/araj.2019.4217

INTELIGENŢA EMOŢIONALĂ ÎN SOCIETATEA CONŞTIINŢEI

2019· article· ro· W2921604652 on OpenAlexvenueno aff
Nicoleta Todoroi, Tinca Belinski, Delia Micusa, Dumitru Todoroi

Bibliographic record

VenueJournal of the American Romanian Academy of Arts and Sciences · 2019
Typearticle
Languagero
FieldSocial Sciences
TopicEducational and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychologyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Scopul lucrării: Identificarea impactului inteligenței emoţionale asupra omenirii în viitoarea Societate a Conştiinţei.Identificarea emoţiilor de bază ale omului, dar și ale roboților (calculatoarelor) dictate de Era Informaticii.Argumente pro și contra privind implementarea ROBO-inteligenţelor emoţionale în Societate Design-ul / metodologia / abordarea: Cercetarea este axată pe metoda coopertivă, corelațională și explicativă privind: inteligența emoţională și impactul asupra omenirii; identificarea metodei adaptabile de evaluare a inteligenţei emoţionale în Societatea Conştiinţei Constatări: Inteligența emoţională, dar și omul au nevoie de reglementarea clară a relațiilor bazate pe emoţii în societatea viitoare Umano-Robotică, de corlarea ei cu inteligenţa creativă (EQ vs IQ) în primul rând şi de posibilitatea de a fi creată ROBO-inteligenţa emoţională în baza măsurărilor componentelor emoţiilor umane Limitări/sugestii de cercetare: Cercetarea pretinde analiza impactului inteligentei emoţionale asupra omenirii, necesitatea identificării și reglementării componentelor inteligenţei emoţionale şi celei creative în evoluţia Societăţii Conştiinţei.Valoarea aplicativă: Rezidă în analiza detaliată și argumentată a componentelor inteligenţei emoţionale; identificarea impactului asupra omenirii în Societatea Conştiinţei; identificarea posibilităţilor creării Robo+inteligenţelor emoţionale.Noutatea şi originalitatea ştiinţifică: Inteligența emoţională, conform cercetărilor lui Daniel Goleman, unul din experţii inteligenţei emoţionale "este capacitatea de a ne recunoaşte propriile sentimente şi de a le identifica pe ale celorlalţi, pentru a ne automotiva şi pentru a folosi puterea emoţiilor, atât în raport cu noi inşine cât şi în raport cu ceilalţi".Noutatea constă în orientarea metodei adaptabile pentru procesul de a implementa emoţiile umane în ROBOinteligenţe emoţionale.Mediul implementării: Uniunea Europeană este prima comunitate de ţări, care deja în ianuarie 2017 a votat dreptul roboţilor de a avea paşaport, de a fi o entitate civilă în Societatea Umano-Robotică.Evident că ROBO-inteligenţele vor fi cu o pondere accentuată în această societate.Metoda adaptabilităţii este cea care poate evoluţiona crearea softwareului nu numai pentru calculatoarele de diferite generaţii dar şi a softului inteligenţelor emoţionale Sustenabilitatea: Va fi asigurată prin următoarele măsuri: integrarea instituțională a rezultatelor cercetării; transferabilitatea rezultatelor către instituțiile interesate în crearea ROBO-inteligenţelor, centre de cercetare; publicarea rezultatelor cercetării în vederea diseminării rezultatelor.Cuvinte cheie:

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.017
Threshold uncertainty score0.058

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0080.004
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.002

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.

Opus teacher head0.042
GPT teacher head0.357
Teacher spread0.315 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueJournal of the American Romanian Academy of Arts and SciencesSame topicEducational and Social StudiesFrench-language works237,207