A Little (up)SET THEORY: A Philosophical and Psychological Pondering of a Scientist on the State of Our Art
Notice bibliographique
Résumé
Ever since Thomas Kuhn’s brilliant postulate that scientific progress is generated in the context of paradigms (commonly accepted notions), and that scientific revolutions manifest as paradigm shifts, we not only work along paradigms but are striving to consciously create them. Moreover, paradigms emerge not only within science but also about science, i.e., paradigms about how science should be done and how it should interact with society. In our field, the currently reigning paradigm (or more properly perhaps meta-paradigm or zeitgeist) is undoubtedly that of knowledge translation. Indeed, knowledge translation (KT) is a crucially important concept. And yet when a paradigm or rather its application becomes a self-imposed dogma or an overbearing cliche, it may counteract progress. When one receives criticism that one’s work is “cutting edge research in an enigmatic area in cell biology but the explanation how it is translational to clinic is weak,” one starts pondering the zeitgeist that compels referees to assess everything from the KT angle. And during such pondering over the current state of affairs, it suddenly dawned on me that the very concept of knowledge translation as it is applied today, is fundamentally—philosophically—flawed. In fact, it is a misnomer. What is being forced on us is not knowledge translation but science translation. And of course, knowledge and science are not the same. Far from it. Let me explain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».