Serendipity in the sciences – exploring the boundaries
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
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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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 | 0,028 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,031 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,021 | 0,003 |
| 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 découle