O Realismo Científico de Mario Bunge
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
Mario Bunge nasceu em Buenos Aires, em 21 de setembro de 1919. Realizou seus estudos na Universidade Nacional de la Plata, obtendo seu doutorado em ciências físico-matemáticas em 1952. Foi professor de Física Teórica e Filosofia em Buenos Aires, entre 1956 a 1966. Em seguida, tornou-se professor de Lógica e Metafísica na Universidade McGill, em Montreal, onde trabalha desde 1966. Bunge recebeu vinte e quatro doutorados Honoris Causa, sendo membro da American Association for the Advancement of Science (desde 1984) e da Royal Society of Canadá (desde 1992). Em 1982, Bunge foi premiado com o Prêmio Príncipe das Astúrias, em 2009 com a bolsa Guggenheim e, em 2014, com o prêmio Ludwig Von Bertalanffy em Complexity Thinking. É autor de dezenas de livros, entre os quais estão Metascientific Queries (Charles C. Thomas, 1959); Intuition and Science (Prentice-Hall, 1962; Greenwood Press, 1975); The Myth of Simplicity. (Prentice-Hall, 1963). Scientific Research, 2 volumes (Springer, 1967); Foundations of Physics (Springer, 1967); Philosophy of Science: From Problem to Theory, Vol. 1 (Transaction Publishers, 1998); Philosophy of Science: From Explanation to Justification, Vol. 2(Transaction Publishers, 1998); Scientific Realism: Selected Essays by Mario Bunge. Ed. Martin Mahner (Amherst, NY: Prometheus Books, 2001); El problema mente – cerebro (Madrid: Tecnos, 2002); Emergence and Convergence (Toronto: University of Toronto Press, 2003), entre outros.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle