Serendipity in the sciences – exploring the boundaries
Notice bibliographique
Résumé
Serendipity in the sciences is an unexpected experience prompted by valuable interaction with ideas, information, objects, or phenomena. While serendipity is often associated with the “aha” and “eureka” moments that characterize well-known scientific discoveries such as the structure of DNA, serendipity may be more accurately described as a factor across the various stages of the scientific process. For example, serendipity in the sciences includes those unexpected encounters with prior research findings that are fostered by informal knowledge sharing within and among scientific communities. Serendipity’s contribution to science is increasingly noted by scientists in formal scientific reports, by funding agencies which recognize the need to make room and provide support for serendipity in science, and is often credited with the development of fruitful scientific careers. This paper describes the process of serendipity—the pattern of the phenomenon—that will be familiar to many who have experienced it and noteworthy for those whose have not. Through examples of serendipity in the sciences, different perspectives on its role are explored and lessons drawn.
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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 | 0,018 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,063 |
| Communication savante | 0,021 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».