How Universities Have Betrayed Reason and Humanity—And What's to Be Done About It
Notice bibliographique
Résumé
In 1984 the author published From Knowledge to Wisdom, a book that argues that a revolution in academia is urgently needed, so that problems of living, including global problems, are put at the heart of the enterprise, and the basic aim becomes to seek and promote wisdom, and not just acquire knowledge. Every discipline and aspect of academia needs to change, and the whole way in which academia is related to the rest of the social world. Universities devoted to the pursuit of knowledge and technological know-how betray reason and, as a result, betray humanity. As a result of becoming more intellectually rigorous, academic inquiry becomes of far greater benefit to humanity. If the revolution argued for all those years ago had been taken up and put into academic practice, we might now live in a much more hopeful world than the one that confronts us. Humanity might have begun to learn how to solve global problems; the Amazon rain forests might not face destruction; we might not be faced with mass extinction of species; Brexit might not have been voted for in the UK in 2016, and Trump might not have been elected President in the USA. An account is given of work published by the author during the years 1972–2021 that expounds and develops the argument. The conclusion is that we urgently need to create a high-profile campaign devoted to transforming universities in the way required so that humanity may learn how to make social progress toward a better, wiser, more civilized, enlightened world.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».