Notice bibliographique
Résumé
Le scienze, come altri campi dell’attività umana, sono spesso vittime di pregiudizi. Tradizionalmente, il discorso stereotipato di certi mass media e generatori d’opinione ha sviluppato e diffuso un’immagine banalizzata e poco realista della ricerca scientifica, contribuendo ad accrescere il divario che separa le scienze umane e sociali (come \nl’antropologia) dalle scienze esatte e naturali (come le neuroscienze). Eppure, tale divario si è costruito artificialmente e poco ha a che vedere con la realtà oggettiva e con la quotidianità dei ricercatori: si ha spesso la tendenza ad associare gli scienziati sociali ai flâneurs, passeggiatori che attraversano le culture, osservando e sistematizzando -più o meno soggettivamente- strutture e logiche sociali quando invece i “veri” scienziati, quelli in camice bianco, sono tendenzialmente associati ad un immaginario asettico fatto di macchinari, tecnologia \ne strumenti di precisione atti a garantire l’oggettività del loro lavoro. Una menzogna ben orchestrata, questa, che non rende merito al processo dialogico che ha permesso ad entrambi i versanti della scienza (quella “molle”, delle scienze umane e sociali, e quella “dura”, delle scienze esatte e naturali) di costruire quel sapere polifonico che costituisce la nostra modernità. Quest'intervento vuole dunque contribuire a mostrare come l’antropologia e le neuroscienze, andrebbero considerate come due discipline “amiche” che, sin dalle origini, si son stimolate a vicenda, dato che condividono temi e metodi di ricerca.
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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 | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,143 | 0,064 |
| Communication savante | 0,041 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,036 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; 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 ».