Bibliographic record
Abstract
Článek poukazuje na problém, do jaké míry je smysluplné rozlišovat přírodní vědy, sociální vědy a humanitní vědy, respektive co mají tyto vědy společného potud, pokud je lze skutečně nazývat vědou. Jde o následující otázky: Jaký je rozdíl mezi humanitními a sociálními vědami? Je možné vést ostrou demarkační linii mezi humanitními a přírodními vědami a jejich metodami? Co vlastně opravňuje dotyčný systém výpovědí k tomu nazývat se vědou? Je osudem humanitních věd "kvantitativní smrt" či je naopak možné vedle hi-tech úspěšných exaktních věd považovat humanitní vědy za nepostradatelné know-how pro přežití lidské společnosti? Odpovědi na tyto otázky se budou opírat o definici sociální vědy Maxe Webera, požadavek autonomie metod humanitních věd klasické hermeneutiky, univerzální hermeneutiku Hans-Georga Gadamera, scientistický návrh novopozitivismu a v neposlední řadě o řešení problému hodnotové neutrality vědy Hanse Alberta.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.097 | 0.044 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".