Notice bibliographique
Résumé
Science, humanities and design might seem like unrelated fields. Yet, information designers, who unpack complex data involving real-world issues, can benefit from the ability to synthesize these seemingly disparate practices. To learn more integrated, humanistic approaches to data visualization, we might look to a time when science and the arts were less divided. The following chapter focuses on poet-scientist Johann Wolfgang von Goethe, the Romantic-era polymath. Goethe called his scientific method ‘tender empiricism’, a complementary practice to analytical empiricism. Goethe believed in portraying the same phenomena under subtle, changing conditions. While observing, collecting and visualizing, he also searched for what might be missing. A plant, for example, is not a collection of parts; it also portrays the process of growth even in static form. For Goethe, observational discoveries can change the inquiring mind. In contrast to data visualization practice today, which often focuses on summaries and abstract charts, Goethe believed that authentic, insightful truth dwells in real-world details. The second half of the chapter illustrates how Goethe’s ‘tender empiricism’ can be applied to design pedagogy. These case studies show how a Goethean ecological approach can be used to model a more ethical way of working with data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,139 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».