Теоретичні аспекти взаємозв’язку, взаємообумовленості та відповідальності науки і мистецтва в інформаційну епоху
Bibliographic record
Abstract
У статті висвітлено проблему взаємодії науки і мистецтва, проаналізовано природу їх взаємообумовленості та відповідальності, зокрема в контексті розбудови глобальної цифрової соціокультурної системи. Попри існування між наукою і мистецтвом суттєвої різниці як у меті існування, так і в методах, між ними все ж існує давній зв’язок, сформований на основі такого спільного явища, як «творчий акт», а також низки суспільних ефектів, аналіз яких і становить актуальність роботи. Метою дослідження є оцінка теоретичних аспектів зв’язку, взаємообумовленості та відповідальності науки і мистецтва, визначення їх ролі і впливу на соціокультурну систему, обґрунтування перспектив. До завдань належить аналіз понятійного апарату, виділення ключових аспектів і причин зв’язку науки і мистецтва, наявних концепцій, які розкривають природу та елементи їх єдності і відмінності, історико-культурну взаємодію в часі, а також когнітивно-психологічні та матеріально-технічні фактори, що обумовлюють їх існування. До методів дослідження належать принципи історизму, системного підходу, причинно-наслідкового зв’язку, міждисциплінарності, а також загальнонаукові методи. У статті представлено антропологічний аспект науки і мистецтва, ключові аспекти їх схожості, єдності та відмінності, у розрізі їх мети існування, методів, процесів і кінцевого продукту. На цій основі виділено фактори і приклади, де обидві сфери обумовлюють існування одна одної. Зокрема, наука впливає на мистецтво через нові знання про дію людського мозку, природу його свідомості, механізми сприйняття, емоцій тощо, які допомагають митцям розвинути психоемоційний вплив на людину, а також через матеріали, техніку і технології, що стають для митців засобами творчості. Мистецтво діє на науку через феномен творчості і креативності, методи їх розвитку, через художні образи, які надихають учених на наукові відкриття. До висновків належать положення про те, що зв’язок між наукою і мистецтвом значно посилився під дією науково-технічного прогресу та глобальної цифрової трансформації, наукові підходи і технології все більше домінують у виробництві візуального художнього контенту, а мистецькі підходи посилили свій вплив у створенні нових типів цифрової реальності, зокрема віртуальної. Наука і мистецтво розширюють спільний потенціал, формують новий тип соціокультурного впливу на суспільство засобами постіндустріальної цифрової епохи.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.009 |
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".