Bibliographic record
Abstract
Cet article présente IEML (Information Economy MetaLanguage), un système de représentation uniforme de la signification et de la connaissance humaine qui peut être lu et traité automatiquement par les machines. Distinguée des sémantiques pragmatique et référentielle, la sémantique linguistique est aujourd’hui formalisée de manière incomplète. Seule sa dimension syntagmatique a été mathématisée sous la forme des langages réguliers. Il restait à formaliser sa dimension paradigmatique. Pour résoudre le problème de la mathématisation complète du langage, y compris sa dimension paradigmatique, je propose de coder le sens linguistique en IEML. IEML a la même capacité expressive qu’une langue naturelle et possède une structure algébrique permettant le calcul de sa sémantique. L’article explique son dictionnaire, sa grammaire formelle et ses outils intégrés de construction de graphes sémantiques. Au titre de ses applications, IEML pourrait être le vecteur d’un calcul et d’une communication fluide du sens – l’interopérabilité sémantique – capable de décloisonner la mémoire numérique et de nourrir les progrès de l’intelligence collective, de l’intelligence artificielle et des humanités numériques. Je conclus en indiquant quelques directions de recherche. Ce texte présente la synthèse de plusieurs décennies de recherches.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.004 |
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".