Explicit Versus Tacit Knowledge in Mathematics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This workshop aimed to bring together an international group of historians of mathematics to reflect upon the role played by tacit knowledge in doing mathematics at various times and places. The existence of tacit knowledge in contemporary mathematics is familiar to anyone who has ever been given an idea of how a particular proof or theory “works” by a verbal analogy or diagrammatic explanation that one would never consider publishing. Something of it is felt by every student of mathematics, when the process of learning mathematics often amounts to training the right reflexes. In more advanced contexts, the tacit understanding that a particular technique, instrument or approach is “the one to use” in a given circumstance gives another familiar instance. Tacit knowledge, a term introduced by the philosopher M. Polanyi, contrasts with the explicit knowledge that in almost all historical mathematical cultures is associated with mathematical text. The workshop invited a use of the categories of tacit and explicit knowledge to achieve a better knowledge of how mathematical creation proceeds, and also of how cultural habits play a tacit role in mathematical production. The meeting intended to offer the possibility of significant innovation and enrichment of historical method, as well as new and compelling insight into the process of creating mathematics in different times and places. The meeting was intended to afford the opportunity for a presentation of selected case studies by leading experts and new scholars. In retrospect, as we hope these abstracts show, the results promise to be of significant interest not only to historians, but to the mathematical community more broadly.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 découle