The ‘Art’ of Science and Research: Jabir Ibn Hayyan Laid the Foundation
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Notice bibliographique
Résumé
This article identifies scientists' attributes and their approaches to innovation, sciences, research, and discovery as ascribed by Abu Musa-Jabir Ibn Hayyan al- Azdi - also known as Jabir Ibn Hayyan (or Geber) in the late 7th to early 8th century. Jabir was the first polymath to have set the stage for the Golden Age of Islam that lasted from the 8th to 12th century. In several of his books and research articles, Jabir identified researchers, scientists and scholars as the “artists” and their research methodologies and experimentation as the "art." A mastery or specialization in any given discipline that an "artist' pursues was termed by him as the “Majistery”. The attributes that he proposed several centuries ago have since become the criteria, befitting the “art” of our present-day scientists and scholars. He explicitly detailed the attributes of an “artist” and also those who were recommended not to pursue sciences as a career. He described natural talent, innate propensity, the conquest of knowledge, deeper insights into Mother Nature, ingenuity, critical thinking, foresight, flexibility, adaptability, resiliency, persistence and selflessness as the essential ingredients of scientists and their success. Additionally, he also deemed funding, collaboration, partnership and community support to be pivotal. Rigidity – the "stiff neck," as he described it, and the lack of adaptability to be detriments to the ‘art’ of sciences. This article provides an eye-opening account of the scientific rigor that led to the Golden Age on the one hand, and on the other hand, attempts to reconcile the compatibility of modern sciences with traditional Islamic teachings. It also identifies the critical success factors that led to the rise of sciences in the Islamic world, which have since either been forgotten or ignored. We make recommendations throughout as to what needs to be done to revive the Golden Age of Sciences in the Muslim world.
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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 | 0,034 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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