論文の概要: A Novel Kuhnian Ontology for Epistemic Classification of STM Scholarly Articles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03531v2
- Date: Tue, 02 Sep 2025 13:46:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-05 14:03:58.520852
- Title: A Novel Kuhnian Ontology for Epistemic Classification of STM Scholarly Articles
- Title（参考訳）: STM Scholarly Articles の疫学的分類のための新しい Kuhnian オントロジー
- Authors: Khalid M. Saqr,
- Abstract要約: KGX3はKhnianステージを研究論文からマッピングするためのシナリオベースモデルである。
これは、ドリフト、危機、および引用メトリクスや引用アンコールされたNLPに利用できないシフトの実行可能なシグナルを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Despite rapid gains in scale, research evaluation still relies on opaque, lagging proxies. To serve the scientific community, we pursue transparency: reproducible, auditable epistemic classification useful for funding and policy. Here we formalize KGX3 as a scenario-based model for mapping Kuhnian stages from research papers, prove determinism of the classification pipeline, and define the epistemic manifold that yields paradigm maps. We report validation across recent corpora, operational complexity at global scale, and governance that preserves interpretability while protecting core IP. The system delivers early, actionable signals of drift, crisis, and shift unavailable to citation metrics or citations-anchored NLP. KGX3 is the latest iteration of a deterministic epistemic engine developed since 2019, originating as Soph.io (2020), advanced as iKuhn (2024), and field-tested through Preprint Watch in 2025.
- Abstract（参考訳）: 大規模化が急速に進んでいるにもかかわらず、研究評価はいまだに不透明で遅延するプロキシに依存している。
科学的コミュニティに奉仕するために、私たちは透明性を追求する:再現可能で、監査可能な疫学分類は資金と政策に役立つ。
ここでは、KGX3を研究論文からクーニアンステージをマッピングするためのシナリオベースモデルとして定式化し、分類パイプラインの決定論を証明し、パラダイムマップを生成する疫学多様体を定義する。
我々は、近年のコーパス、グローバルスケールでの運用上の複雑さ、コアIPを保護しながら解釈可能性を維持するガバナンスの検証について報告する。
このシステムは、ドリフト、危機、および引用メトリクスや引用アンコールされたNLPに利用できないシフトの早期かつ実行可能なシグナルを提供する。
KGX3は2019年から開発され、Soph.io (2020)、iKuhn (2024)、2025年にPreprint Watchでフィールドテストが行われた。
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