ಶಾಸ್ತ್ರಾ ವರದಿಗಳು ವಾಸ್ತವದ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ಗ್ರಹಿಕೆ ಮೇಲೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಊಹೆಯ ಮಾಹಿತಿ ತೀವ್ರವಾಗಿ ಹರಿಯುತ್ತಿದ್ದು, প্রযুক্তಿಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. ಧೈರ್ಯವಂತವಾದ ಸಂಶೋಧನಾ ಪಟಣವು ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಸ מל್ಗುಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಐಎ ಕುರಿತಾದ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ರೂಪವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತವೆ. ಅವರು ಸತ್ಯ ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ವಿವೇಚಿಸಲು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಇಂಟಲಾಗೆಂಟ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುತ್ತಾರೆ ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞಾನ ವರದಿಗಳು. ಅವರ ದೃಶ್ಯವು ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಹರಿಯುವ ನಿಯೋಜಿತ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ. ಈ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷಯುತ ಯೋಜನೆ ಶಾಸ್ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಓದು ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾದ ಗ್ರಹಿಕೆರನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಭದ್ರ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತಿರುವುದು
ಸ्टीವೆನ್ಸ್ ಅಂಗೀಲ್ ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಶೋಧನಾ ತಂಡ 2,400 ವರದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ರೂಪಿಸಿದೆ. ಈ ದತ್ತಾಂಶವು ಖ್ಯಾತ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಿಂದ ಬಂದ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದ್ದು, ವರದಿಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಅಸೆಂಬ್ಲಿಂಗ್ ಮಾನವ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಐಎ ಅನುಷ್ಠಾನಿತ ಲೇಖನಗಳು ಯೋಚನೆಯ ಒಳಗೆ ಸಮೃದ್ಧವಾಗಿದೆ, ಇದರ ಅರ್ಧವನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಸ್ವಾಭಾವಿಕತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಐಎ ವಾಸ್ತುಶಿಕ್ಷಣೆ
ಶೋಧಕರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾಧ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಮೂಢಕಹಳೆಯ ಕಥೆಗಳು ವಿವಿಧ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಐಎ ವಾಸ್ತುಶಿಕ್ಷಣವನ್ನು ರೂಪಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಯೋಜನೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞಾನ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸತ್ಯವನ್ನು ತುಂಬಲು. CORD-19 ರ ಹೊಸಂತಹ ತಿಳಿವಳಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ಶೋಧಕರು ವರದಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಐಎ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡಿದರು.
ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಹಂತಗಳು
ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮೂವರು ಪ್ರಧಾನ್ ಹಂತಗಳಿಗೆ ವಿಭಜಿತವಾಗಿದೆ. ಮೊದಲು, ಐಎ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವರದಿಯನ್ನು, ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿನ ಸತ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾಂಕೃತಿಕ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಾರದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಸುತ್ತವೆ. ಕೊನೆಗೆ, ಐಎ ವರದಿ ಮೂಲ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ತಪ್ಪಿನನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತಗೊಳಿಸುವ ಆಯಾಮಗಳು
ಶೋಧಕರು “ಒಟ್ಟಾರೆ ಯಶಸ್ಸು” ಯಂತೆ ಪಡೆದ ಮೇಲೆ, ಈ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿನ ಅತೀ ದಕ್ಷತೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರಣ ಮತ್ತು ಸಹಕಾರವಿಲ್ಲದ ಕೆಲ ತಪ್ಪುಗಳು ಇದ್ದಾರೆ. K.P.Subbalakshmi ಅವರು ಈ ಮಾನದಂಡಗಳ ಉಪಯೋಗವು ಐಎನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಸುಧಾರಿಸಿದುದಾಗಿ ತಿಳಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಮಾದರಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ
ಅವರು ಐಎ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ಗಳಿಂದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಅಸ್ವಸ್ಥ ವರದಿಗಳ ನಡುವಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸುಮಾರು 75% ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಯಶಸ್ಸು ಮಾನವ ಬರಹ‌ನ ಕಂಟೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮುಖವಾಗಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಐಎ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಲೇಖನಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಕೊರತೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಕಾರಣಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅವರು ಪ್ರಕಟಿಸಲಾದಿಲ್ಲ.
ಐಎಗಾಗಿ ಮುಂದಿನ ದೃಷ್ಟೀಕ್ರಿಯೆಗಳು
೧. ತಂಡದ ಶ್ರಮಗಳು ಬ್ರೌಸರ್ಗಳ ಪ್ಲಗಿನ್‌ಗಳು ಅನ್ನು ನೀವು ಬಳಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಈ ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮುಂದಿನ ವಿಧಾನಗಳು ಸಂಪಾದಕರ ಮೇಲೆ ಅಧಾರಿತ ಅರ್ಥ ಸಿಗೋಣಗಳ ಕ್ರಮ ಎತ್ತಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞಾನದ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಬೇಗುದಿತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ವಿವಿಧ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.
ಭವಿಷ್ಯದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
ಶೋಧಕರ ತಂಡವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ತಮ್ಮ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ರೂಪಿಸುವಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅವರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಸಮರ್ಥನೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಮಾನವ ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಂದ ಹಿಡಿದಿರುವ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿನ ಸಹಕಾರಿ ಅಲ್ಲದೆ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಪದ್ಧತಿ ಮಟ್ಟನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸ್ಥಿತಿಗಳು
ಭಾಷಾ ಮಾದರೂ, ಅವರ ಶಕ್ತಿಯ ಆದ್ರಿಯಲ್ಲಿ, ಹಣ್ಣಿನ ತಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸತ್ಯವಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡ ವರ್ಷವಾಗಿ ಇರುತ್ತದೆ. ಶೋಧನೆಯು ಐಎ ಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕಾದ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ಬಹಳ ಹೆಚ್ಚು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡಲು ನಿರಂತರ ಪ್ರಯತ್ನದಿಂದ ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾನೆ.
ಅನೇಕಿತ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹೆಸರಿಸಿದ ಬೊರು ಶ್ರೀಮಂತ ಲೇಖಕನೇ ಐಎ ಹೂಕಮೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಕುರಿತು ಲೇಖನ ಮತ್ತು ಐಎ ಮೂಲಕ ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗಳ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಅವರಿಸುವ ಕುರಿತು ಅಧ್ಯಯನ ಅನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಆಮಾನದನ್ನುಓಪನೇಟ್‌ಗಳು
ಈ ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞಾನ ವರದಿಯಲ್ಲಿನ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ರೂಪಿಸಿದ ಐಎ ಮಾದರಿಯು ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವೇನು?
ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವು ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞಾನದ ವರದಿಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಓದುಗರಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿತ ವೈಖರಿಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷತೆ ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ನೆರವಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಐಎ ಮಾದರಿಗಳು ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞಾನ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ ಹೇಗೆ?
ಅವರು ಮೂಲ ಶೋಧನೆಯ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಮಾಲೋಚಿಸಲಾತಾಯಿದ್ದು, ಅವರ ಸಂತೋಷ ಮತ್ತು ಅಪ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಯ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಐಎ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೂಲಗಳು ಯಾವುವು?
ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಶ್ರೇಷ್ಠ ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞಾನ ಲೇಖನ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಬರೆಯುವ ಲೇಖನಗಳು ಹಾಗೂ ಐಎ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಮಿತ ವರದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ಅಟಾಯ್ಟ್‌ ಮಾಡಿದ ಛತ್ತಾಗಿಯ ಪೈಪ್ಸ್‌ಗೆ ಐಎ ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆ ಏನು?
ಈ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಯು 75% ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಮಾನವ ಬರಹಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಐಎ ಮೂಲಕ ಬಹಳ ಬೇರೆ-ಬೇರೆದ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಪರದೋಪರೆಜಿಯ ವಿಶೇಷ ಮುಂಚೂಣಿಯಾಗಿದೆ.
ಈ ಐಎ ಮಾದರಿ ಯಾವ ಯಾವ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ?
ಅವರು ಹೆಚ್ಚು ಸರಳೀಕರಣ, ಕಾರಣ-ಸಹಾಯ ಅಭ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಇತರ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಉಪಯೋಗವನ್ನು ಕಂಪನಾ ಅಧಿಕೃತ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಲು ಶೋಧಕರು ಏನು ಯೋಚಿಸುತ್ತಾರೆ?
ಶೋಧಕರು ಕೆಲವು ಶ್ರೇಣಿಯ ತುಂಡು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಮಾನ ಸೇವೆಗಳ ಗಳಿಕೆ ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಈ ಐಎ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಗಣನೆಯ ಪಟ್ಟಿ ಪದ್ದತಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಭಾವಿಸುವುದೆಂದು ನೀವು ಯೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ?
ಇವು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಕಾಮನಾದ ತಪ್ಪುಗಳ ಸಮೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ತುಂಬಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ತಿಳಿದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆ ಮತ್ತು ಶೋಧಕರಿಗೆ ಏನು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ?
ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞಾನ್ ವರದಿಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿನ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಸ್ವೀಕೃತವಾಗಿದ ತುಂಡುಗಳನ್ನು ಭದ್ರವೇ.
