Representing Scientific Knowledge / Chen, Chaomei  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Representing Scientific Knowledge : The Role of Uncertainty Tipo de documento: documento electrónico Autores: Chen, Chaomei, ; Song, Min, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XXXII, 375 p. 200 ilustraciones, 165 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-62543-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Procesamiento de datos  Procesamiento de imágenes  Visión por computador  Ingeniería de software  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Imágenes por computadora  visión  reconocimiento de patrones y gráficos Clasificación: 6.312 Resumen: Este libro está escrito para cualquier persona interesada en cómo evoluciona un campo de investigación y el papel fundamental de la comprensión de las incertidumbres involucradas en varias etapas del desarrollo de un dominio científico. En pocas palabras, la incertidumbre del conocimiento científico es cuánto sabemos realmente de lo que creemos saber. Presentamos una serie de técnicas de análisis computacional y visual de áreas de investigación como el mapeo científico, la minería de texto, el descubrimiento basado en la literatura y el análisis de redes semánticas para que los lectores puedan aplicar estas herramientas al estudio de un tema de su elección. Además, establecemos el conjunto diverso de métodos en un contexto integrador que se basa en conocimientos de teorías filosóficas, sociológicas y evolutivas sobre lo que impulsa los avances de la ciencia para que los lectores del libro puedan guiar su propia investigación con sus fundamentos teóricos enriquecidos. El conocimiento científico es complejo. Un tema generalmente se construye sobre su propio conjunto de conceptos, teorías, metodologías y hallazgos descubiertos por generaciones de investigadores y profesionales. El conocimiento científico cambia constantemente. Algunos cambios son profundos y duraderos, mientras que otros pueden ser transitorios. ¿Cómo podemos mantenernos al día con el estado del arte a medida que avanza la ciencia? ¿Cómo podemos captar de manera efectiva y precisa el estatus epistémico de la ciencia actual? El estudio del conocimiento científico en general se ha centrado abrumadoramente en el conocimiento científico en sí. En contraste, el estatus epistémico del conocimiento científico en varios niveles de granularidad se ha pasado por alto en gran medida, especialmente cuando el enfoque se centra en el desarrollo de un dominio científico. Este libro tiene como objetivo destacar el papel de las incertidumbres en el desarrollo de una mejor comprensión del estado del conocimiento científico en un momento particular y cómo su estado evoluciona a lo largo del desarrollo de la investigación. Además, demostramos cómo el conocimiento de los tipos de incertidumbres asociadas con las afirmaciones científicas sirve como una parte integral y crítica de nuestra experiencia en el dominio. Tipo de medio : Computadora Summary : This book is written for anyone who is interested in how a field of research evolves and the fundamental role of understanding uncertainties involved in various stages of the development of a scientific domain. In a nutshell, the uncertainty of scientific knowledge is how much we really know what we think we know. We introduce a series of computational and visual analytic techniques from research areas such as science mapping, text mining, literature-based discovery, and semantic network analysis so that readers can apply these tools to the study of a subject matter of their choice. In addition, we set the diverse set of methods in an integrative context that draws upon insights from philosophical, sociological, and evolutionary theories of what drives the advances of science so that the readers of the book can guide their own research with their enriched theoretical foundations. Scientific knowledge is complex. A subject matter is typically built on its own set of concepts,theories, methodologies, and findings discovered by generations of researchers and practitioners.  Scientific knowledge changes constantly. Some changes are profound and long-lasting, whereas others may be transient. How can we keep abreast of the state of the art as science advances? How can we effectively and precisely capture the epistemic status of the current science? The study of scientific knowledge in general has been overwhelmingly focusing on scientific knowledge per se. In contrast, the epistemic status of scientific knowledge at various levels of granularity has been largely overlooked, especially when the focus is on the development of a scientific domain. This book aims to highlight the role of uncertainties in developing a better understanding of the status of scientific knowledge at a particular time and how its status evolves over the course of the development of research. Furthermore, we demonstrate how the knowledge of the types of uncertainties associated with scientific claims serves as an integral and critical part of our domain expertise. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Representing Scientific Knowledge : The Role of Uncertainty [documento electrónico] / Chen, Chaomei, ; Song, Min,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXXII, 375 p. 200 ilustraciones, 165 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-62543-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Procesamiento de datos  Procesamiento de imágenes  Visión por computador  Ingeniería de software  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Imágenes por computadora  visión  reconocimiento de patrones y gráficos Clasificación: 6.312 Resumen: Este libro está escrito para cualquier persona interesada en cómo evoluciona un campo de investigación y el papel fundamental de la comprensión de las incertidumbres involucradas en varias etapas del desarrollo de un dominio científico. En pocas palabras, la incertidumbre del conocimiento científico es cuánto sabemos realmente de lo que creemos saber. Presentamos una serie de técnicas de análisis computacional y visual de áreas de investigación como el mapeo científico, la minería de texto, el descubrimiento basado en la literatura y el análisis de redes semánticas para que los lectores puedan aplicar estas herramientas al estudio de un tema de su elección. Además, establecemos el conjunto diverso de métodos en un contexto integrador que se basa en conocimientos de teorías filosóficas, sociológicas y evolutivas sobre lo que impulsa los avances de la ciencia para que los lectores del libro puedan guiar su propia investigación con sus fundamentos teóricos enriquecidos. El conocimiento científico es complejo. Un tema generalmente se construye sobre su propio conjunto de conceptos, teorías, metodologías y hallazgos descubiertos por generaciones de investigadores y profesionales. El conocimiento científico cambia constantemente. Algunos cambios son profundos y duraderos, mientras que otros pueden ser transitorios. ¿Cómo podemos mantenernos al día con el estado del arte a medida que avanza la ciencia? ¿Cómo podemos captar de manera efectiva y precisa el estatus epistémico de la ciencia actual? El estudio del conocimiento científico en general se ha centrado abrumadoramente en el conocimiento científico en sí. En contraste, el estatus epistémico del conocimiento científico en varios niveles de granularidad se ha pasado por alto en gran medida, especialmente cuando el enfoque se centra en el desarrollo de un dominio científico. Este libro tiene como objetivo destacar el papel de las incertidumbres en el desarrollo de una mejor comprensión del estado del conocimiento científico en un momento particular y cómo su estado evoluciona a lo largo del desarrollo de la investigación. Además, demostramos cómo el conocimiento de los tipos de incertidumbres asociadas con las afirmaciones científicas sirve como una parte integral y crítica de nuestra experiencia en el dominio. Tipo de medio : Computadora Summary : This book is written for anyone who is interested in how a field of research evolves and the fundamental role of understanding uncertainties involved in various stages of the development of a scientific domain. In a nutshell, the uncertainty of scientific knowledge is how much we really know what we think we know. We introduce a series of computational and visual analytic techniques from research areas such as science mapping, text mining, literature-based discovery, and semantic network analysis so that readers can apply these tools to the study of a subject matter of their choice. In addition, we set the diverse set of methods in an integrative context that draws upon insights from philosophical, sociological, and evolutionary theories of what drives the advances of science so that the readers of the book can guide their own research with their enriched theoretical foundations. Scientific knowledge is complex. A subject matter is typically built on its own set of concepts,theories, methodologies, and findings discovered by generations of researchers and practitioners.  Scientific knowledge changes constantly. Some changes are profound and long-lasting, whereas others may be transient. How can we keep abreast of the state of the art as science advances? How can we effectively and precisely capture the epistemic status of the current science? The study of scientific knowledge in general has been overwhelmingly focusing on scientific knowledge per se. In contrast, the epistemic status of scientific knowledge at various levels of granularity has been largely overlooked, especially when the focus is on the development of a scientific domain. This book aims to highlight the role of uncertainties in developing a better understanding of the status of scientific knowledge at a particular time and how its status evolves over the course of the development of research. Furthermore, we demonstrate how the knowledge of the types of uncertainties associated with scientific claims serves as an integral and critical part of our domain expertise. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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