MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4414966016 · doi:10.15407/sofs2025.03.077

Теоретичні аспекти взаємозв’язку, взаємообумовленості та відповідальності науки і мистецтва в інформаційну епоху

2025· article· uk· W4414966016 on OpenAlexaff
О.А. МЕKH, Nataliia Mekh

Bibliographic record

VenueNauka ta naukoznavstvo · 2025
Typearticle
Languageuk
FieldEngineering
TopicMilitary Technology and Strategies
Canadian institutionsMedicine Hat College
Fundersnot available
KeywordsProcess (computing)Identification (biology)Product (mathematics)

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.840
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.003
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.003

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.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.223
Teacher spread0.218 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueNauka ta naukoznavstvoSame topicMilitary Technology and StrategiesFrench-language works237,207