O HOLISMO APLICADO AO CONHECIMENTO AMBIENTAL
Notice bibliographique
Résumé
A abordagem holística pode ser definida de maneira aproximada como aquela que considera as infinitas interações entre os diversos componentes de um sistema complexo. Alguns autores têm chamado esta visão do funcionamento das coisas do Universo como abordagem sistêmica. As áreas em que esta abordagem pode ser aplicada variam desde a astrofísica até a gestão de negócios, mas uma área onde o holismo é particularmente útil é a ciência da natureza. A dificuldade na aplicação da abordagem holística às ciências naturais vem da inexistência de metodologias bem estabelecidas e testadas, levando os cientistas a se depararem com um imenso abismo de conhecimentos, quando são levados a entenderem processos de áreas diversas às quais está afeito. Um exemplo crítico pode ser obtido da previsão de impactos ambientais, onde a aplicação de modelos numéricos demanda uma pesada carga de conhecimento matemático, de forma que os processos sejam corretamente simulados. No caso, cada passo do processo precisa ser equacionado da maneira mais precisa possível, caso contrário, erros pequenos podem se multiplicar e gerar informações totalmente erradas. Já se observam equipes interdisciplinares sendo formadas e gerando enormes avanços no conhecimento dos processos ambientais, mostrando que, embora a formação científica seja ainda extremamente cartesiana, aprendese na prática como fazer ciência holística.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».