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J-GLOBAL ID：202202265455321080   整理番号：22A0495713

系統発生による知識動力学のマルチレベルおよびマルチスケール再構成【JST・京大機械翻訳】

Draw me Science Multi-level and multi-scale reconstruction of knowledge dynamics with phylomemies

著者 (4件)： Chavalarias David (CNRS, Complex Systems Institute of Paris Ile-de-France (ISC-PIF), Paris, France) ,  Chavalarias David (EHESS, Centre d’Analyse et de Mathematique Sociales (CAMS), Paris, France) ,  Lobbe Quentin (CNRS, Complex Systems Institute of Paris Ile-de-France (ISC-PIF), Paris, France) ,  Delanoee Alexandre (CNRS, Complex Systems Institute of Paris Ile-de-France (ISC-PIF), Paris, France)
資料名： Scientometrics  (Scientometrics)
巻： 127  号： 1  ページ： 545-575  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0772B  ISSN： 0138-9130  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 1751年には,Jean le Rond d’Alembertは,単一視点の下で知識の多様な枝を収集し,それらの起源と互いにそれらの関係を示すのに役立てるであろう。本論文では,科学的生産の大規模ディジタル化を利用して,科学の分岐を同定する質問に取り組んだ。複雑なシステム研究のフレームワークにおいて,まず知識動力学のレベルとスケールの概念を定式化した。次に,著者らは,科学:系統学の動的構造の合理的に正確で簡潔なマルチスケールおよびマルチレベル近似を再構成できる方法を示した。著者らは,人間の思考によって把握できる低次元空間における系統学の系統学ネットワーク投影の概念を導入し,系統と関連する系統ネットワークの両方を再構成するための新しいアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,進化する意味ネットワーク上の新しい時間クラスタ化を提供する。最後に,著者らは,系統学再構成が具体化認知のフレームワークの中でユーザの好みをいかに考慮できるかを示し,従って,客観的「グランドトルース」に対する質問と特定のユーザの選好に対するアドホック適応の間の3番目の方法を定義した。このアプローチのロバスト性をいくつかの事例研究によって例証した。Copyright Akademiai Kiado, Budapest, Hungary 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ネットワーク ,  近似法 ,  *系統発生 ,  クラスタ化 ,  再構成 ,  事例研究 ,  定式化 ,  ロバスト性 ,  意味ネットワーク
準シソーラス用語： *マルチレベル ,  *マルチスケール ,  低次元 ,  グランドトゥルース ,  系統学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Phylomemy再建 ,  知識動力学 ,  現象論的再構成 ,  マルチスケールおよびマルチレベル複合システム ,  科学地図 ,  共語解析

分類 (5件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  生物科学一般  (EA01010W) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  化学プラント一般  (XB02010Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 系統発生 ,  知識 ,  動力学 ,  マルチレベル ,  マルチスケール ,  再構成