Трансдисциплинарность и научный активизм как клинья для ускорения развития Амазонка

DOI: ESTE ARTIGO AINDA NÃO POSSUI DOI
SOLICITAR AGORA!
Rate this post
Facebook
Twitter
LinkedIn
Pinterest
WhatsApp
Email

CONTEÚDO

ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ЭССЕ

FONSECA, Claudio Ruy Vasconcelos da [1], SANTIAGO, Sandro Breval [2], PAULA, Estevão Vicente Cavalcante Monteiro de [3]

FONSECA, Claudio Ruy Vasconcelos da. SANTIAGO, Sandro Breval. PAULA, Estevão Vicente Cavalcante Monteiro de. Трансдисциплинарность и научный активизм как клинья для ускорения развития Амазонка. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. Год. 07, Изд. 01, Vol. 04, с. 254-278. Январь 2022 года. ISSN: 2448-0959, Ссылка доступа: https://www.nucleodoconhecimento.com.br/биология/развития-амазонка

СВОДКА

Изучение и познание Амазония в современном социально-экономическом сценарии приводит к размышлению об эффективности принятых научных методологий. Является ли диалог между исследовательскими группами и лицами, принимающими решения, позволяющим производить знания надежными и соответствующими потребностям производственного сектора Амазонки, и сформулирован ли он для того, чтобы привлечь внимание академии к существующим технологическим узким местам, а также новым возможностям для использования природных богатств? Был проведен анализ требований к уведомлениям о научных разработках, подготовленным основными учреждениями по продвижению и развитию в Амазония за последние два года, и было установлено, что преобладающей эпистемология является дисциплинарность, что делает применение результатов более ограниченным. Временный масштаб научного производства, скорость воздействия на общество в отношении его применения, адекватный язык и отсутствие восприятия обществом неопределенности политики, являются важными факторами, влияющими на отношения между академическими кругами и лицами, формирующими общественное мнение, и государственной политикой, и необходимо активизировать определенную научную активность, применение трансляционной эпистемология. Параллельно управление управлением научными знаниями в некоторых случаях с большей вероятностью будет успешным с использованием алгоритмов, которые все еще робко приняты в академической среде Амазония.

Ключевые слова: трансдисциплинарность, общество, амазонская наука, трансфер технологий.

1. ВВЕДЕНИЕ

Наука стремится ответить на вопросы, сформулированные для разрешения сомнений общества. Хорошо сформулированные вопросы имеют четко определенные фокусы. По иронии судьбы, часто результаты опросов ставят новые вопросы. Тем не менее, до сих пор существуют сложные клубки ситуаций, связанных с поведением ученого, взаимоотношениями науки с обществом, его протоколами и научными методами, которые необходимо проанализировать, чтобы понять, что производится и как производится знание, в частности, в штате Амазонас. Эта работа направлена на проверку причины, по которой знания, полученные в академии Амазонка, были мало полезны для поддержки решений, требуемых сложными проблемами. Главный вопрос заключается в следующем: является ли диалог между исследовательскими группами и лицами, принимающими решения, позволяющим производить надежные знания, соответствующим требованиям производственного сектора Амазонка и сформулированным для того, чтобы привлечь внимание академии к устранению существующих технологических узких мест, а также новых возможностей для использования природных богатств? Использованная методология представляла собой анализ последних двух лет уведомлений о научных разработках, подготовленных в основных финансирующих учреждениях Амазонка, чтобы проверить, не консолидируется ли уже трансляционная эпистемология, учитывая сложность Амазонки, которая требует более целостных ответов на парадигматические региональные требования и наиболее прикладные сектора.

2. ДОСТАТОЧНЫ ЛИ НАУЧНЫЕ ПРОТОКОЛЫ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМ?

Ученые, как правило, рассматриваются как отдельные от общества люди, живущие в изолированных лабораториях, ищущие знания, не имеющие отношения к повседневной жизни общества. Их часто высмеивают ведущие ток-шоу, которые сообщают о названиях исследований , полностью размытых от предвзятости полезности, таких как «Изменение ректальной температуры попугаев из озера X», что приводит аудиторию к созданию концепции академической эксцентричности. Тем не менее, существуют разные точки зрения, по крайней мере, в отношении практической значимости академических исследований (BASSETT, 2020). Это касается, например, синергии и последствий между университетами и разработками в области высокотехнологичных исследований, таких как Силиконовая долина в Калифорнии, маршрут 128 вокруг Бостон и Исследовательский треугольник, Embraer, Boticário Foundation[4], Embrapa[5] и Фиокрус. Однако этот синергизм связан с практическими достижениями в таких областях, как информационные технологии и исследования биоматериалов, биотехнология, фармацевтика. В области разработки социальной и государственной политики связи между научными исследованиями и разработкой политики устанавливаются редко.

В то время как мгновенные безответные вопросы и проблемы могут меняться с течением времени, потребность в исследованиях по ключевым вопросам сохраняется. Хотя отдельные политики часто имеют короткие временные горизонты, исследовательский процесс требует более широких временных масштабов, что является неблагоприятным обстоятельством, поскольку академическое производство не может немедленно реагировать на политиков.

Ключевые вопросы имеют первостепенное значение для решения возникающих проблем. В настоящее время, имея базы знаний о вирусах, исследователи из разных мест в мире разрабатывают клинические решения для борьбы с этим новым типом коронавируса (COVID-19) (BASSETT, 2020). Однако в случае с Амазонкой указы не стимулируют исследования в трансдисциплинарных группах, и этот факт будет рассмотрен ниже.

3. ВЛИЯЮТ ЛИ АКАДЕМИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ НА ПОЛИТИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ? ДОЛЖНЫ ЛИ УЧЕНЫЕ СОГЛАШАТЬСЯ НА ОПРЕДЕЛЕННЫЙ АКТИВИЗМ, ЧТОБЫ ОКАЗАТЬ ВЛИЯНИЕ НА ЛИЦ, ПРИНИМАЮЩИХ РЕШЕНИЯ?

Слова, используемые неким министром здравоохранения, подчеркивающим ожидание научного ответа на политические решения со стороны государства, становятся призывом к сокращению светски известных конфликтов. Согласно Mitre (2016), Макиавелли предупреждает, что «советы, основанные на нормативных идеалах, ослабят принца», а «реалистичные советы [….] укрепят их».

Сближение между фактами, приведенными Mitre (2016) в качестве исходного материала наук, и ценностями, рассматриваемыми тем же автором как сущность политического конфликта, является вызовом современного общества, которое начало понимать, что, учитывая технологические достижения, социальные и экономические конфликты с большой глобальной приверженностью будут решаться только с помощью науки. Таким образом, та наука, которая не участвует в обсуждении государственной политики, обречена умереть за общество в целом.

Это участие будет проходить с приобретением респектабельности как следствие производства высококачественных научных работ, которые являются эффективной поддержкой в политической сфере. Исследование должно быть синтезировано и переведено на язык, понятный политикам, широкой общественности и средствам массовой информации (GUNDERSON, 2007).

Научное общество также должно быть готово к спасению сбора информации и знаний, производимых с течением времени для удовлетворения возникающих потребностей. Здесь цитируется тот факт, что мы сейчас живем с новым COVID-19. Несмотря на то, что она новая, уже существует критическая масса с информацией и знаниями, которые позволяют разгадать, в больших шагах, ее секреты, тем самым создавая позитивное ожидание, что скоро появится лекарство, которое будет эффективно лечить COVID-19 (OGBURN et.al. 2020).

Это приводит к объяснению того, что Kuhn (2012) называет нормальной наукой, то есть исследованиями, твердо основанными на одном или нескольких прошлых достижениях и признанными в течение некоторого времени научным сообществом как обеспечивающие основу для более поздних практик. Именно эта основа способствует достижениям, формирует деятельность лабораторий в менее смутные времена.

Что еще более важно, есть примеры того, как накопление результатов может привести к значительным достижениям. Новая дисциплина под названием наукометрия анализирует, как различные результаты, опубликованные различными исследователями и учреждениями, могут быть сгруппированы вместе, чтобы получить знания о константах и алгоритмах, которые были скрыты, но которые важны для академических кругов, для экономики, среди прочих (SILVA et al., 2001).

Тем не менее, еще предстоит увидеть точные стратегии, которые помогают повысить ценность исследований, предоставляя больше видимости исследователю и его работе (ZULUAGA, 2017). Речь идет о систематизации результатов, организации производства знаний, вопросов, открывающих возможности для инноваций, вызывающих экономическое и политическое воздействие. Тем не менее, наукометрическое упражнение мотивировало валоризацию определенных наук, которые гарантируют прибыль от бизнеса, в ущерб другим, которые незаметно прокладывают набор знаний, необходимых для понимания и управления аспектами человеческого опыта, которые являются сложными и требуют так называемых фундаментальных исследований.

Взаимодействие научной среды и общественно-политических тренеров выстраивает диалог, имеющий чрезвычайно важное значение для успеха развитой и технологически развитой страны, и это происходит в рамках особенностей и характеристик, синтезированных таким образом:

1) Временные горизонты в исследовательском процессе отличаются от политических. Опросы, мотивированные политической озабоченностью, могут стать общественным достоянием только после политического интереса. Очевидно, что политическое признание является ключевым компонентом. Есть просто времена и условия, в которых политический процесс не будет изменен результатами опроса, и другие времена, когда он будет открыт для изменений, которые могут быть затронуты этим исследованием (GUNDERSON, 2007). Aaron (1978) говорит, что исследование в моменты данных отражает доминирующие политические настроения, но также влияет на политику. Heineman et al. (1997) выражают обеспокоенность по поводу того, что исследование может утратить свою достоверность, если оно будет считаться «товаром, подлежащим покупке и продаже», и что в данном случае «анализ, главным образом для подкрепления уже сделанного выбора, представляется общей характеристикой политической реальности». Авторы подчеркивают принудительную силу, от которой могут пострадать академические исследования, когда они финансируются для поддержки конкретной политики. Такова опасность, которой могут подвергаться научно-исследовательские институты в настоящее время, когда пандемия обостряет политические убеждения.

Исправление вышеупомянутой проблемы, по-видимому, связано с необходимостью того, чтобы сами исследователи часто участвовали в процессе разработки политики в какой-то момент своей карьеры. Эта тема была поддержана другими исследователями, такими как Lynch (2005), академик, который занимал должность главного экономиста в Министерстве труда США с 1995 по 1997 год. Тем не менее, существует определенный консенсус в отношении того, что важные ученые, которые занимают высокие ставки в академическом сообществе, не тратят время на разработку политики. Возможно, это одна из причин дефицит влияния научных результатов на принятие решений.

2) Исследования, результат которых непосредственно влияет на общество, становится гораздо легче стать государственной политикой, чем те, социальная выгода которых является косвенной (CARNEIRO et al., 2018). Восприятие обществом вклада науки в государственную политику, формируемого в экологической области, гораздо сложнее, чем восприятие для здравоохранения и инженерии в целом, даже потому, что в экологической области существуют различные интересы между социальными и экономическими сегментами.

3) Обществу трудно понять, что время отклика на решение проблем связано с переменными, участвующими в анализе исследования, временными рамками, которые необходимо учитывать, и междисциплинарностью, необходимой для получения информации и генерирования надежных знаний, которые приносят надежные решения.

4) Обществу не хватает представления о неопределенности науки и о том, что исследования стремятся максимально снизить уровень неопределенности (LOMBARDI et al., 2010). В настоящее время драма хлорохина переживается, ведь мучения населения в получении положительных ответов от действия препарата против COVID-19 заставляют общественность давить на исследователей для быстрого реагирования. Получается, что в процессе разработки лекарства задействовано так много переменных, что для получения результата с уровнем неопределенности в пределах статистически приемлемого доверительного интервала требуется немного времени.

5) В информационном обществе общественность практически следит в режиме реального времени за развитием научных работ и информируется о естественных трудностях исследовательского процесса, а также о частичных результатах (FACULDADE DE MEDICINA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS, 2020). Такая прозрачность создает неопределенность в отношении того, что обнаруживается.

6) Поляризация политики пытается идеологизировать науку, ставя абсурдную идею о том, что научное открытие раскрывается в соответствие с доминированием политической среды, в которой находится страна (INSTITUTO PARA O DESENVOLVIMENTO DO JORNALISMO, 2015).

4. НЕЙТРАЛЬНОСТЬ НАУКИ

Хотя это может быть повторяющейся темой, следует подчеркнуть, что нейтральность науки является легендой. Ученый – это человек и, как таковой, социальное существо, на которое влияют его человеческие, социальные и политические отношения. Политическая деятельность в разгар научной деятельности находит сильный отклик в финансировании и научном распространении.

Современные проблемы становятся доминирующими исследованиями для образовательных, научно-исследовательских и образовательных учреждений. Иногда научные требования более развитых стран, с другим образом жизни и с различными эксплуатационными средствами становятся международными научными приоритетами.

Со временем наблюдается концентрация исследовательских групп из разных областей по актуальным темам того времени. Это связано с тем, что финансирующие агентства отдают приоритет исследованиям, имеющим отношение к социальному, политическому и экономическому моменту данной эпохи. Поэтому изменения в областях исследований обусловлены не всегда насыщенностью исследований по данному объекту исследования, а возможностью ресурсов, предлагаемых финансирующими агентами. Это вызывает пустоты в цепочке знаний поиска.

Важно подчеркнуть влияние информационного общества на науку, исследования и инновации. Maffesoli (1998) объясняет, что постмодернистское общество состоит из созвездий племен, члены которых стремятся к своему выживанию, массово формируясь для борьбы с тем, во что они верят. Иногда это глобальные деревни, в которых их члены, как правило, не знают друг друга, но они воюют ради себя, не глубоко зная причин, которые они защищают, но которые в основном находятся под влиянием средств массовой информации. Это заставляет их организованно оказывать давление на местные законодательные, судебные и исполнительные органы, ставя под угрозу исследования интересов, имеющих отношение к науке и стране. Стоит помнить, что Академиям наук США и Англии было практически запрещено развивать исследования стволовых клеток их конгрессменами (FALCÃO, 2005). С тех пор научный сегмент понял, что работает не на общество, а на общество, и решил инвестировать в популяризацию науки.

В то же время сегодняшнее технологически развитое общество начало все больше верить в науку. Этот растущий консенсус общества ставит науку в качестве важного субъекта для поддержки политических решений, вызывая социальные последствия, способные породить национальную и даже глобальную полемику. Это немного напоминает выражение Leff (2002) в его работе по экологической эпистемологии, что «Окружающая среда — это не экология […], а отношения между властью над доминирующей формой знания…». Глубокое знание обсуждаемого объекта важно в глобальных дебатах между странами, с тем чтобы соглашения имели лучшую социальную и экономическую справедливость между странами.

Это позитивное ожидание постмодернистского общества по отношению к науке оказывает давление на академические круги и научно-исследовательские институты в поисках как можно более быстрых ответов на социальные и экономические проблемы сегодняшнего дня. Вопросы, связанные с производством знаний для здоровья, окружающей среды и бизнеса, являются частью ежедневных криков постмодернистского общества. По иронии судьбы, ошибки исследователей не принимаются, как если бы их гипотезы всегда были точно правильными, а когда публикуются результаты исследования, они подвергаются крайнему давлению со стороны тех «племен», чье восприятие объекта исследований отличается.

5. ЯВЛЯЮТСЯ ЛИ ТРАНСЛЯЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ЛУЧШЕ ДИСЦИПЛИНАРНЫХ?

Ученые, сформировавшиеся во второй половине 20 века, научились, по большей части, строить знания практически в одиночку. Это дисциплинарный метод субспециализация, при котором возникают весьма сфокусированные проблемы, которые впоследствии могут быть добавлены к существующему объему знаний. По этой причине существует большое количество указов, которые допускают индивидуальные исследования и, следовательно, публикации в одиночном авторстве. Однако со строительством глобализации и многонациональной торговли экологические и социальные проблемы покинули «из деревни» и стали широкими и сложными, требуя подхода к изолированным дисциплинам, способствуя появлению междисциплинарной методологии. Таким образом, научные исследования положили начало новому modus operandi, где ряд дисциплин должны были бы действовать вместе, сохраняя при этом свои методы и свои собственные вопросы. Этот новый способ создания знаний стал пронизывать и другие виды профессиональной деятельности. (CENTRE FOR EDUCATIONAL RESEARCH – CERI, 1972).

Balsiger (2004) устанавливает, что междисциплинарный метод охватывает ряд дисциплин и что он не ограничивается научными исследованиями, а преподаванием и профессиональной практикой. Однако междисциплинарного подхода недостаточно для более надежного понимания реальности, поскольку он ограничен смесью дисциплин, которая остается почти без артикуляции, не обеспечивая желаемой согласованности для более широких наблюдений сложности. Эта перспектива породила трансдисциплинарный метод, в котором конечное знание больше, чем сумма его дисциплин, но слияние дисциплин (LAWRENCE, 2004). Трансдисциплинарность подразумевает напряженность между дисциплинами, так как мультидисциплинарность или междисциплинарность просто подразумевает сочетание различных типов знаний. Трансдисциплинарность не должна упрощать реальность, имея дело только с ее частями, которые совместимы на пересечении нескольких дисциплинарных перспектив, как это во многих случаях междисциплинарные исследования. Трансдисциплинарность действует одновременно между дисциплинами, превосходя их, тем самым составляя все процессы мультидисциплинарности и междисциплинарности (RAMADIER, 2004).

В трансдисциплинарности действия предназначены для преобразования встроенной среды в многомерное решение проблем. Таким образом, способность решать сложные проблемы прямо пропорциональна эффективному совместному участию ученых, специалистов, лиц, принимающих решения, в попытке закрыть пробел в применимости в секторах, которые имеют дело с природной средой и средой обитания человека. Ведутся разговоры о настоятельной необходимости инновационных атак для создания общества, в котором социальное обеспечение доступно для всех (LAWRENCE et al., 2004).

Трансдисциплинарность имеет дело с трудностями в исследованиях и организациях, которые имеют дело со сложными и гетерогенными сферами. Этот способ производства знаний также характеризуется своей гибридной природой, нелинейностью с большой рефлексивностью, выходящей за рамки любой академической дисциплинарной структуры (BALSIGER, 2004). Согласно Lawrence et al. (2004) трансдисциплинарность бросает вызов фрагментации знаний, принимает местные контексты и неопределенности, подразумевает межкоммуникационные действия, которые требуют тесного и непрерывного сотрудничества на всех этапах исследовательского проекта; часто ориентирована на конкретные действия. Это подразумевает формулирование различных дисциплинарных ограничений, а также формулирование теоретического развития с профессиональной практикой. Трансдисциплинарные вклады часто имеют дело с реальным миром и генерируют знания, которые не только решают социальные проблемы, но и способствуют их решению.

В настоящее время orbi, когда пандемии и стихийные бедствия происходят все чаще и чаще, научно-исследовательским учреждениям, включая национальные учреждения, придется наметить более консолидированное будущее в трансдисциплинарности. Органического сопротивления институтов, которые увековечивают свои отделы, может быть недостаточно, чтобы помочь в производстве знаний, согласующихся со сложностью проблем, будь то естественных или вытекающих из человеческой деятельности.

6. АМАЗОНКЯ: ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ, НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЕ УСЛУГИ, ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ ИЛИ ТРАНСЛЯЦИОННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ?

В настоящее время, с вызовами общества, поиском через науку ответов на основные национальные и международные проблемы, необходимо задаться вопросом, как лучше всего обеспечить различные социальные и экономические сегменты информацией и знаниями для улучшения качества жизни местного населения.

В случае с Амазонка, несмотря на усилия, дисциплинарные знания по-прежнему производятся в большем количестве, чем трансдисциплинарные, и уведомления о продвижении по службе не предъявляют никаких требований к трансляционным проектам.

Существует острая необходимость создания трансдисциплинарной среды, под страхом чудовищных потерь в будущем. Организации, финансирующие исследования в Амазония, еще не увидели необходимости, более чем срочной, начать обсуждения и подготовку кадров для появления трансдисциплинарных групп. Отсутствует современное видение науки и возможностей.

Тем не менее, в 2008 году была предпринята первая попытка развития трансляционных исследований в Амазонии по инициативе технических специалистов из Исполнительного секретариата по науке, технике и инновациям штата Амазонас (SECTI[6]). В том же году SECTI предложила создать Платформу перевода для P, D & I с целью консолидации системы преобразования знаний в продукт или процесс. Таким образом, ожидается, что он изменит нынешнюю ситуацию с точки зрения технологий, чтобы повысить ценность природных ресурсов Амазонас. При разработке этого предложения с учетом исследований, проведенных SECTI по вопросу о компетентности, профессиональной подготовке и технических аспектах, существующих в государстве, были предложены два немедленных решения: а) введение в государственную политику подготовки кадров в целях технологического развития; b) Продвижение набора надежных технических и управленческих процессов, которые обеспечивают гибкость и прослеживаемость на пути фундаментальной науки, техники, а затем в разработку продукта и рынок.

Психокультура была одной из областей, в которых акцент был сделан на вышеупомянутом исследовании с целью увеличения его производства, качества продукции для увеличения новых рынков. С позиций трансляционных исследований прослеживается весь путь научно-технического развития рыбных кормов, производимых в государстве. Это исследование касалось критической массы, технологического потенциала, существующих сегментов, и был сделан вывод о том, что государство не имеет критической массы для технологического развития в связи с экономическим использованием того, что было создано с научной точки зрения. Трансляционная оценка позволила наблюдать пробелы в цепочке знаний, что делает невозможным доступ к информации на рынке.

Применение трансляционных исследований, представленных в качестве предложения по ускорению социально-экономического развития штата Амазонас, в рамках проекта Матрица, подготовленного технической группой Государственного секретариата по экономическому развитию, науке, технике и инновациям (SEPLANCTI[7]), основано на широком исследовании профиля производства знаний в научных кругах и местных научно-исследовательских учреждениях. Это исследование выявило меланхоличную печальную реальность, связанную с проведением исследований в государстве; концентрация на фундаментальных и/или поисковых исследованиях с очень небольшим количеством действий в прикладных исследованиях и технологическом развитии. Для того чтобы преодолеть нынешнюю инерцию научного производства, максимально быстро конвертируя знания в счета-фактуры, предлагается использовать трансляционный метод. Для простого понимания исследования технические специалисты представили платформу перевода для P, D & I для развития биоэкономики в штате Амазонас (фигура 1).

фигура 1 – Платформа перевода для исследований, разработок и инноваций

Переводческая платформа для исследований, разработок и инноваций
Источник: SEPLANCTI, 2008 год.

7. ЗАЗЕМЛЕННЫЕ МОДЕЛИ

Интересно осознавать, что в истории развития науки научные анализы и процессы развивались в соответствии с технологическими инновациями. До того, как это был эмпирический процесс, пришла картезианская идея, а с появлением оборудования, облегчающего обработку информации, появилось моделирование и теперь eScience, которое основано на использовании значительных объемов данных, полученных в режиме реального времени, что дает возможность получить знания об объекте исследования наиболее реальным способом.

Но, в отличие от того, что можно себе представить, наука не делается без применения соответствующей методологии, которая приняла логическую рациональность, стремясь ответить на четко определенные вопросы. С другой стороны, природа не отделизирована, а является результатом ряда физических, химических, биологических явлений, которые происходят одновременно в пределах сложности, трудно поддающейся теоретизированию. Таким образом, нужно искать как можно более тесную связь между теорией и реальностью; поэтому необходим более целостный взгляд на природу и знания. В этом контексте моделирование, с учетом существующих в настоящее время инструментов для экспериментирования и анализа данных, является наиболее подходящим механизмом для поиска наиболее точного ответа на вопрос о мире, в котором человек живет.

Через научную деятельность можно концептуально конструировать мир через упрощенные и идеализированные представления систем, принятых научными сообществами.

Наука как исследовательская деятельность по существу социальна, применяясь к улучшению окружающей нас среды, естественной или искусственной, путем изобретения и производства материальных или культурных благ, становясь технологией, и может рассматриваться как деятельность, производящая новые идеи. Фундаментальными характеристиками научной работы являются рациональность и объективность.

Рациональность соответствует понятиям, интерпретациям и рассуждениям, которые могут быть объединены, подчиняясь набору логических правил, позволяющих достичь новых идей, в то время как объективность стремится достичь истины; он проверяет адаптацию идей к фактам, используя работу, состоящую из наблюдения, которое является контролируемым, и экспериментов, которые в некоторой степени воспроизводимы. Поэтому научное знание рационализирует опыт не просто описывая его, то есть недостаточно инвентаризировать факты, а объяснять их с помощью гипотез и систем законов, называемых теориями.

Brandão et al. (2011) объясняют, что ученые не гонятся за непогрешимыми рецептами для построения моделей, основанных на реальности, и которые отражают факты в контексте достоверности с желаемой степенью точности. Justi et al. (2002) показывают, что изучение науки означает знание моделей, идеализированных учеными, а также теорий, законов, лежащих в основе принципов и понятий, используемых в их логических структурах. Поэтому необходимо размышлять над научными моделями, стремящимися понять их функции и ограничения, процесс, который дает возможность тестировать и выражать новые модели, что является основой формирования знаний в науках о природе. Другими словами, наука стремится постичь реальность через рассуждение (BUNGE, 1960).

Brandão et al. (2011, стр. 513) говорят, что:

Em suma, o processo de modelagem científica reside no fato de que teorias gerais, que em princípio não se pronunciam diretamente sobre a realidade, ao acolherem modelos conceituais, produzem representações de parte da realidade, ou seja, modelos teóricos que fornecem soluções a situações-problema particulares.

Деятельность по построению теоретических моделей зависит от имеющихся знаний и навыков ученого. В книге Bunge (1989) теоретические модели представляют собой схемы, которые должны быть привиты теории, которая должна быть сопоставлена с фактами.

Обзор отечественной научной литературы позволит увидеть, что над сценарным моделированием мало кто работает. Такое отсутствие ставит под угрозу наши творческие способности, когда мы сталкиваемся с неожиданными обстоятельствами. Эта проблема связана с отсутствием трансдисциплинарных групп, которые могут искать модели, предвосхищая вероятные расстройства. Несомненно, существует значительный объем знаний, порожденных десятилетиями инвестиций, но будет важно, чтобы они были систематизированы, что привело бы к прогностическому моделированию.

Изменение национальной реальности, и особенно Амазонас, относительно точки зрения моделирования, требует возвращения в банки университета и усиления курсов, включая математику, физику и статистику. Дидактика должна быть обновлена, контекстуализация производительность этих знаний в соответствии с текущими реалиями, где знания, представленные последовательным моделированием, должны быть разработаны с группой исследователей из разных областей знаний.

В некоторых случаях, в некоторых случаях также наблюдается недовольство разработкой исследовательских проектов, научно обоснованным дизайном эксперимента, включающим соответствующие переменные и вклад из других областей знаний. К сожалению, даже сегодня есть исследователи, которые настаивают на развитии своей научной работы в изоляции, что, конечно, приведет к готовому продукту. В настоящее время научный мир, а также государственный и частный сегменты ценят науку, созданную группами трансдисциплинарных и трансляционных ученых.

В этом контексте также стоит отметить экспоненциальный рост производства научных данных в различных областях знаний, трансформирующих академическую коммуникацию. Из самых отдаленных мест в мире можно получить доступ к данным, обмениваться информацией и знаниями в режиме реального времени, чтобы полученные знания были оптимизированы, а реакция ваших исследовательских усилий была более последовательной.

Правительства и учреждения, финансирующие научные исследования, уже расширили доступ к данным и публикациям в качестве средства увеличения темпов исследований. Что пугает в случае с амазонский, и это служит предупреждением для молодых ученых, так это то, что мир науки меняется. Это наука с интенсивным использованием данных, где тысячи данных получаются приборами или генерируются с помощью программного моделирования и становятся доступными в базе данных. Техника и технология для этой науки с интенсивным использованием данных требуют, чтобы государство поощряло разработчиков, дизайнеров и исследователей создавать мультимодальные, ориентированные на пользователя приложения, чтобы им можно было помочь в их исследовательской деятельности. Без сомнения, после кризиса в области здравоохранения, в котором мы живем сегодня, когда виртуальное общение спонтанно значительно выросло и должно быть консолидировано во всем мире, новый исследователь должен иметь доступ к этим новым инструментам, научившись даже собирать данные, чтобы ввести их в базу данных. Такие данные рассматриваются государственными финансирующими агентами как информация, которая может быть доступна в базах данных для общества, потому что они были получены с помощью государственных ресурсов, но знания, это да, является исследователем».

8. АЛГОРИТМЫ

Человеком в ближайшие годы может управлять набор алгоритмов по мнению известного историка и писателя Harari (2018). В бизнесе, администрации и других видах деятельности принято сталкиваться с тем, что мы называем системой. Иногда мы сталкиваемся перед кассиром в магазине с системой, которая не работает и все останавливается. Злятся и покупатель, и продавец, но ничего не может поделать, пока система снова не заработает. Ситуация ухудшается, когда эта система, теперь трансформирующаяся в Искусственный Интеллект (ИИ), может через биосенсоры иметь возможность проявлять себя в соответствии с эмоциями человека или приводить его к ситуации, желаемой оператором ИИ. Система действительно представляет собой интерактивный набор алгоритмов, датчиков, компьютеров и операторов.

Алгоритм представляет собой «моделирование» идеально определенных процедур, которые приводят к решению задачи или ситуации в количестве конечных шагов. Эти алгоритмы не обязательно представлены математическими моделями, но четко определенными процедурами для достижения цели (MEDEIROS et al., 2019). Например, путь от дома до колледжа может быть установлен в виде маршрутов, которые можно просто написать; однако, если есть альтернативы, учитывающие трафик, стоимость и т. Д., Решение проще путем математического моделирования и обдумывания всех переменных, чтобы в конечном итоге принять решение о достижении цели быстрее и с меньшими затратами. Для этого используются алгоритмы с использованием математических ресурсов, обычно не используемых в классах, то есть теории графов, изучающей взаимосвязь между объектами заданного множества. Объекты, рассматриваемые в этой теории, называются вершинами, а отношения, которые их связывают, и их пути весят. Например: Разработка решений в научном алгоритме, стремящемся итеративным и совместимым способом улучшить набор гипотез и возможных решений, учитывая циклические и непрерывные аспекты. Для Goodman (2016) итерация алгоритма состоит из выбора наборов переменных задачи и оптимизации их в решениях популяции, по сути это некий процедурный параллелизм.

Моделирование влияет на процесс оптимизации, где такой процесс представляет собой стохастический поиск с уклоном, по своему изначально циклическому подходу (loop) или по своей направленности на задачу даже с ограничениями размеров результатов (эффективность).

Давайте посмотрим на проблема коммивояжера (TSP), разрешимость включает аспекты количественной формы решений, либо путем понимания весов графа, либо по стоимости соединений (путей) вершин.

В деле Ottoni et al. (2018) решение для TSP может быть продемонстрировано последовательностью вершин, посещенных в графе, стоит упомянуть, что для генерации исходных решений может быть использован любой конструктивный метод, включая случайную генерацию, но в целом есть ответы, основанные на двух парадигмах, симметричной и асимметричной. Первое связано со стоимостью проезда, а второе направление реализации маршрута может изменить величину пройденного общего расстояния.

Как TSP заинтересован в обсуждении наилучшего способа следовать науке? Она заключается в том, что возможные решения находятся в виде социальных сетей и методик (научных выпускников). Понятие сети акторов предполагает план разнородных связей, из которых вытекают и науки, и верования и т.д. Сеть строится с помощью нескольких соединений, нескольких входов и нескольких результатов, тем самым сводя на нет ограничительные пути и становясь более эффективной.

На карту поставлено не решение проблемы, а точка зрения наблюдателя и все последствия, присущие его решению. Другой стороной является форма индексации, которая позволяет нам организовывать отражения и асимметрии, либо проблемы, либо путей, которые должны быть выбраны, и этот факт очень важен, чтобы избежать непрерывных неэффективных процессов.

В научной сфере индукция не всегда имеет место в процессе наблюдения, индексации и, прежде всего, разрешения. А свидетельство этого утверждения в фактах неумелости контент-анализа моделей данных, в номологической малозначительности и в строгой недостоверности (альфа Кронбаха или Диллона), а, следовательно, препятствующих роли объективности , в ущерб процессу а не самому разрешению. Стоит отметить скрытую потребность в различающих и конвергентных валидациях.

И все же возникновение алгоритмической рекурсии, заложенной в низкой эффективности проектов, и что такая аномалия ограничивает два аспекта: первый, связанный с отсутствием институционализации и ее последствиями; во-вторых, из-за чрезмерной бюрократической дисфункции. Мы видим, что логика TSP, или ее морфология, достигает структур науки, которая в зависимости от контекста не находит адекватных и безошибочных моделей генерации знаний, проникая в модели с крайне низкими Коэновскими (f2) показателями.

Вредным последствием является низкая совместимость науки не только с социальными акторами, но главным образом с институциональной исследовательской сетью, что приводит к низкой семантике генерируемых данных, выводя на первый план исследовательские проекты, недовольные локальной и малой проблемой воздействия, и, как и TSP, они теряются в обсуждении симметрии, которая в некотором роде была бы простой, поскольку граф неизменно имеет 4 вершины и 6 ребер.

Анализ интероперабельности может быть выполнен с помощью аналогии графов для научных задач. Например, существует несколько путей, которые могут быть сделаны для создания сети между субъектами, которые могут более эффективно реагировать на спрос на исследования. Вовлеченные субъекты начинают с концепции тройной спирали до экосистемы инноваций, добавляя больше субъектов, которые должны участвовать в процессе, проводя исследования в Амазония (Фигура. 2).

Фигура 2 – План использования ресурсов для исследований, разработок и инноваций

План использования ресурсов для исследований, разработок и инноваций
Источник: авторы.

Представленный график позволяет составить матрицу смежности и обдумать каждого из акторов в зависимости от цели разрабатываемого исследования. Например: При развитии исследований более социального характера не исключено, что речь не идет о компании. Поэтому допустимо знать участников, наиболее подходящих для проекта, и наиболее подходящего направления, чтобы исследование имело более эффективный результат.

В науке технологические инновации датчиков и биосенсоров, которые обеспечивают большой объем данных различных переменных в режиме реального времени, анализ и взвешивание этих данных, производятся систематически, могут манипулировать научными алгоритмами, которые, размещаясь на машинном языке, облегчают обработку данных и делают доступной для пользователей информацию, необходимую для принятия решений.

В настоящее время, не осознавая этого, это путь, принятый метеорологией, климатическими исследованиями, водоемами и некоторыми областями здравоохранения. Это имеет некоторые чрезвычайно положительные аспекты:

1) данные и информация начинают вести «диалог» с исследователем или пользователем системы;

2) В исследования можно включить гораздо больше переменных, т.е. расширить круг исследований, что позволит получить более надежные результаты;

3) Исследования, проводимые людьми, будут гораздо менее инвазивными для окружающей среды, включая фауну, чем сегодня;

4) В области здравоохранения возможно, что каждый человек имеет свой собственный алгоритм мониторинга своего здоровья в режиме реального времени в ожидании возможных серьезных заболеваний.

5) Наконец, вполне вероятно, что человек в ближайшие годы сможет легко преодолеть 80-летний возраст, наблюдая за ним в режиме реального времени и ориентируясь на то, что есть и какое поведение должно быть для достижения долголетия.

9. РОЛЬ ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫХ ЦЕНТР ТЕХНОЛОГИЙ И ИННОВАЦИЙ (ЦТИ)

Одна из самых ограничивающих академических трудностей связана с видимостью того, что достигается в научно-исследовательских учреждениях. В развитых странах учреждения имеют весьма активно распространяемые органы, которые придают известность публикациям, что повышает уровень инновационных возможностей для компаний, создавая экономическую динамику. В этом сценарии сотрудничество между университетом, компанией и правительством подтверждает то, как технологии покидают библиотеки учреждений и достигают общества (AGUSTINHO et al., 2018).

Содействие синергизму приносит пользу обществу в целом; Правительства стремятся к развитию с экономическим ростом, чтобы создать социальные выгоды, университеты занимаются производством знаний, которые дополняют существующий объем науки, но которые часто остаются в самой академии без какой-либо концептуализации, и компаниям необходимо выживать на конкурентном рынке, стремясь к прибыльности. Таким образом, встреча этих аспектов может быть облегчена через Центра Трансфера Технологий (ЦТТ).

Agustinho et al. (2018) утверждают, что экономисты делят инновационный процесс на три фазы: изобретение (идея, потенциально открытая для коммерческой эксплуатации), инновация (коммерческая эксплуатация) и диффузия (распространение новых продуктов и процессов на рынке). Очевидно, что работа, выполняемая ЦТИ, является центральной, потому что технологическое распространение – это способ распространения инноваций на рынке. Распространение инноваций, обеспечиваемое ЦТИ, может эффективно воздействовать на экономическую систему.

Silva, et al. (2015) анализировать процесс передачи технологий между университетами и промышленностью в ЦТИ государственных университетов в штате Парана, где они указывают на ряд предупреждений для улучшения производительности этого экземпляра.

Один из пунктов касается увеличения возможностей бизнеса отслеживать изменения, вызванные новыми технологиями, с целью улучшения продуктов или внедрения инноваций. Несомненно, ЦТИ должны улучшить свои отношения с компаниями, стремясь увидеть, какие технологические узкие места могут быть устранены в научно-исследовательских учреждениях; ЦТИ не хватает чувствительности для реализации инновационных потребностей, стимулируя творчество академии, что приведет к инновациям, приносящим пользу социально-экономическому благополучию.

Частью рутины ЦТИ также является содействие институциональному взаимодействию в академической области с целью формирования специальных исследовательских групп и развития инноваций, динамика которых является трансляционной. Таким образом, интеллектуальные стимулы следует рассматривать с включением молодых исследователей. Развитие среды сотрудничества требует особого внимания, поскольку оно обязательно учитывает интересы научных кругов и компаний. Тем не менее, именно ЦТИ должны стимулировать обучение трансляционной среде.

Agustinho et al. (2018) считают, что исследователи в университетах должны рассматривать сотрудничество с промышленностью как важный организационный навык. Безусловно, ЦТИ смогут выработать эффективные механизмы укрепления такого сотрудничества.

С другой стороны, ЦТИ должны стремиться к более тесному взаимодействию с правительством, чтобы облегчить сбор средств, особенно направленный на финансирование исследований, связанных с кризисными требованиями. Одной из трудностей Бразилия является бюрократическое бремя, связанное с интеллектуальной защитой и передачей технологий, как в национальной, так и в международной среде. Необходимо стремиться к большей бюрократической ловкости, политической акции, которая может быть вызвана ЦТИ.

Успехи в области инноваций и патентов в бразильском правительстве произошли, когда в начале 2000 года бразильское правительство структурировало свои образовательные и научно-исследовательские учреждения с внедрением Центр технологических инноваций и регулированием патентного права.Несмотря на эти чрезвычайно важные инициативы, для достижения успеха отсутствовали некоторые элементы, особенно исследования в области природных ресурсов. Доступ к природному наследию через Совет по Управлению Генетическим Наследием (CGen); время получения патентов, которое достигает до 10 лет и, наконец, культурная проблема исследователей более 50 лет.

10. ОКОНЧАТЕЛЬНЫЕ СООБРАЖЕНИЯ

Несмотря на усилия Амазонки по производству надежных научных знаний, сложные требования по-прежнему не могут рассчитывать на категоричные ответы из-за очень робкой поддержки трансляционной методологии местной академией. С другой стороны, влияние научных результатов на лиц, принимающих решения, могло бы быть более постоянным, если бы был принят определенный научный активизм, чтобы сделать более заметные решения, которые часто быстро используются, но в конечном итоге оказываются запертыми в библиотеках университетов.

Одним из показателей того, что результаты сохраняются в дисциплинированность, является нехватка указов, которые поощряют формирование трансляционных исследовательских групп, которые, в свою очередь, позволяют математическое моделирование, которые являются самыми быстрыми способами предложить альтернативы для управления управлением, особенно в Амазония. Этот инструмент всегда предлагает сценарии с высокой вероятностной надежностью, являясь важной поддержкой политических решений. Тем не менее, это измерение все еще находится в зачаточном состоянии, и амазонские программы бакалавриата и магистратуры не видели, насколько актуально их принятие. Кроме того, диалог между различными региональными исследовательскими группами по-прежнему носит тангенциальный характер. Отсутствуют программы структурирования для сближения институтов и получения трансляционных результатов, задачу, которую могли бы возглавить региональные Фонды Поддержки Научных Исследований[8].

Открытые пространства между академией и социальными секторами должны быть усилены, чтобы диалог проходил непрерывно. Центра Трансфера Технологий (ЦТТ), которые являются подходящими окнами для этого диалога, действуют, в случае Амазонки, с меньшей скоростью, но могут быть локусом стимулирования инноваций и привлечения ресурсов к исследованиям, чтобы стимулировать появление технопарков и, следовательно, социально-экономический прогресс.

ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА

AARON, H. J. Politics and the Professors: The Great Society in Perspective. Washington, Brookings Institution, 1978.

AGUSTINHO, E. O.; GARCIA, E. N. Inovação, Transferência De Tecnologia e Cooperação. Direito e Desenvolvimento, v. 9, n. 1, p. 223-239, 2018.

BALSIGER, P.W. Supradisciplinary research: history, objectives and rationale. Futures, v.36, n.4, 407-421, 2004.

BASSETT, M. T. Tired of science being ignored? Get political. Nature, v. 337, 2020.

BRANDÃO, R. V.; ARAUJO, I. S.; VEIT, E. A. A Modelagem Científica Vista como um Campo Conceitual. Caderno Brasileiro de Ensino de Física, v.28, n.3, 507-545, 2011.

BUNGE, M. La ciencia, su método y su filosofia. Buenos Aires: Ediciones Siglo Veinte, 1960.

BUNGE,M. La investigación científica: su estrategia y su filosofia. Barcelona: Editorial Ariel, 1989.

CARNEIRO, M. J. T.; SANDRONI, L. T. Ciência e política pública na perspectiva dos gestores: clivagens e confluências. Revista Sociedade e Estado, 41-61, 2018.

CENTRE FOR EDUCATIONAL RESEARCH AND INNOVATION (CERI). Interdisciplinarity: Problems of Teaching and Research in Universities. Paris: Organization for Economic Co-operation and Development, 1972.

FACULDADE DE MEDICINA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS. Belo Horizonte: Faculdade de Medicina, 2021. Disponível em: https://www.medicina.ufmg.br/nova-perspectiva-da-pesquisa-em-tempo-real/ acesso em 23 outubro 2021.

FACULDADE DE MEDICINA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS. Nova perspectiva da pesquisa em tempo real. Belo Horizonte: Faculdade de Medicina da UFMG, 2020. Disponível em: https://www.medicina.ufmg.br/nova-perspectiva-da-pesquisa-em-tempo-real/ Acesso em 21 de outubro 2021.

FALCÃO, I. Entenda a evolução das pesquisas com células-tronco no mundo. Agência Brasil, 2005. Disponível em: http://memoria.ebc.com.br/agenciabrasil/noticia/2005-02-02/entenda-evolucao-das-pesquisas-com-celulas-tronco-no-mundo Acesso em 15 de outubro 2021.

GOODMAN, Bryce W. “A step towards accountable algorithms? Algorithmic discrimination and the European Union general data protection.” 29th Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2016), Barcelona. NIPS Foundation. 2016.

GUNDERSON, M. How Academic Research Shapes Labor and Social Policy. Journal of Labour Research, 1-33, 2007.

HARARI, Y. N. Homo deus: uma breve história do amanhã. Rio de Janeiro: Editora Companhia das Letras, 2018.

HEINEMAN, R. A.; BLUHM, W. T.; PETERSON, S. A.; KEARNY, E. N. The World of the Policy Analyst: Rationality, Values and Politics. Chatham, NJ: Chatham House Publishers, 1997.

HEY, T.; TANSLEY, S.; TOLLE, K. (orgs.). O Quarto Paradigma: descobertas científicas na era da eScience. São Paulo: Oficina de Textos, 2011.

INSTITUTO PARA O DESENVOLVIMENTO DO JORNALISMO. A ideologização da ciência. Observatório da Imprensa, 2015. Disponível em: http://www.observatoriodaimprensa.com.br/ciencia/a-ideologizacao-da-ciencia/ Acesso em 15 de outubro 2021.

JUSTI, R. S.; GILBERT, J. K. Modelling, teachers’ views on the nature of modelling, and implications for the education of modellers. , v. 24, n. 4, p.  369-387, 2002.

KUHN, T. S. The Structure of Scientific Revolutions. Chicago: University of Chicago Press, 2012.

LAWRENCE, R.J. Housing and health: from interdisciplinary principles to transdisciplinary. Futures, v. 36, n. 4, p. 487-502, 2004.

LAWRENCE, R. J.; DESPRÉS, C. Futures of Transdisciplinarity. Futures, v. 36, n. 4, p.  397–405, 2004.

LEFF, E. Saber ambiental: sustentabilidade racionalidade, complexidade, poder. Rio de Janeiro: Vozes, 2002.

LOMBARDI, M. F. S.; BRITO, E. P. Z. Incerteza Subjetiva no Processo de Decisão Estratégica: uma Proposta de Mensuração. Revista de Administração Contemporânea, p. 990-1009, 2010.

LYNCH, Lisa. Job Loss: Bridging the Research and Policy Discussion. IZA Discussion Paper, p. 1518, 2005.

MAFFESOLI, Michel. O Tempo das Tribos. O Declinio do Individualismo nas Sociedades de Massa. Rio de Janeiro: Forense Universitária, 1998.

MEDEIROS, Dianne SV et al. Análise de dados em redes sem fio de grande porte: Processamento em fluxo em tempo real, tendências e desafios. Sociedade Brasileira de Computação, 2019.

MITRE, M. As relações entre ciência e política, especialização e democracia: a trajetória de um debate em aberto. Estudos Avançados, v.30, n.87, p. 279-298, 2016.

OGBURN, E. L.; BIERER, B. E.; BROOKMEYER, R.; CHOIRAT, C.; DEAN, N. E.; GRUTTOLA, V.; ELLENBERG, S. S.; HALLORAN, M. E.; HANLEY Jr, D. F.; LEE, J. K.; WANG, R.; SCHARFSTEIN, D.O. Aggregating data from COVID-19 trials. Science, v.368, n.6496, p.1198-1199, 2020.

OTTONI, A.L.C.; NEPOMUCENO, E.G.; OLIVEIRA, M.S. A response surface model approach to parameter estimation of reinforcement learning for the travelling salesman problem. Journal of Control, Automation and Electrical Systems, v.29, n.3, p. 350-359, 2018.

RAMADIER, J. Transdisciplinarity and its challenges: the case of urban studies. Futures, v. 36, n. 4, p. 423-439, 2004.

SILVA, J. A.; BIANCHI, M. L. P. Cientometria : A Métrica da Ciência. Paidéia, p. 5-10, 2001.

SILVA, L. C. S.; KOVALESKI, J. L.; GAIA, S.; SEGUNDO, G. S. A.; CATEN, C. S. T. Processo de transferência de tecnologia em universidades públicas brasileiras por intermédio dos núcleos de inovação tecnológica. Interciencia, v.40, p. 664-669, 2015.

ZULUAGA, C. G. La investigación como ejercicio para saber y para vivir. Perseitas, v.5, p. 272-275, 2017.

ПРИЛОЖЕНИЕ – СНОСКА

[4] Fundação Boticário.

[5] Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária.

[6] Secretaria Executiva de Ciência, Tecnologia e Inovação do Estado do Amazonas.

[7] Secretaria de Estado de Desenvolvimento Econômico, Ciência, Tecnologia e Inovação.

[8] Fundações de Amparo à Pesquisa.

[1] Доктор. ORCID: 0000-0002-1955-288X.

[2] Докторская степень. ORCID: 0000-0002-0184-9845.

[3] Докторская степень. ORCID: 0000-0002-9913-2403.

Представлено: Июль 2021 года.

Утвержден: Январь 2022 года.

Rate this post

Leave a Reply

Your email address will not be published.

DOWNLOAD PDF
RC: 106282
POXA QUE TRISTE!😥

Este Artigo ainda não possui registro DOI, sem ele não podemos calcular as Citações!

Solicitar Registro DOI
Pesquisar por categoria…
Este anúncio ajuda a manter a Educação gratuita
WeCreativez WhatsApp Support
Temos uma equipe de suporte avançado. Entre em contato conosco!
👋 Здравствуйте, Нужна помощь в отправке научной статьи?