Transdisziplinarität und wissenschaftlicher Aktivismus als Keile zur Beschleunigung der amazonischen Entwicklung

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CONTEÚDO

THEORETISCHER AUFSATZ

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. Transdisziplinarität und wissenschaftlicher Aktivismus als Keile zur Beschleunigung der amazonischen Entwicklung. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. Jahr. 07, Hrsg. 01, Vol. 04, S. 254-278. Januar 2022. ISSN: 2448-0959, Zugangslink: https://www.nucleodoconhecimento.com.br/biologie-de/amazonischen-entwicklung

ZUSAMMENFASSUNG

Das Studium und die Kenntnis des Amazonas Regenwald im aktuellen sozioökonomischen Szenario führt zu Überlegungen über die Wirksamkeit der angewandten wissenschaftlichen Methoden. Ist der Dialog zwischen Forschungsgruppen und Entscheidungsträgern, der die Produktion von Wissen ermöglicht, robust und angemessen für die Anforderungen des amazonischen Produktionssektors und artikuliert, um die Akademie zu sensibilisieren, sich auf bestehende technologische Engpässe sowie neue Möglichkeiten für die Nutzung natürlicher Reichtümer zu konzentrieren? Es wurde eine Analyse der Anforderungen der wissenschaftlichen Entwicklungsmitteilungen durchgeführt, die von den wichtigsten Institutionen der Förderung und Entwicklung im Amazonas Regenwald gebiet in den letzten zwei Jahren erstellt wurden, und es wurde festgestellt, dass die vorherrschende Erkenntnistheorie die Disziplinarität ist, eine Tatsache, die die Anwendung der Ergebnisse eingeschränkter macht. Der zeitliche Umfang der wissenschaftlichen Produktion, die Geschwindigkeit der Auswirkungen auf die Gesellschaft in Bezug auf ihre Anwendung, die angemessene Sprache und die mangelnde Wahrnehmung der Gesellschaft über die Unsicherheit der Politik sind wichtige Faktoren, die die Beziehung zwischen Wissenschaft und Meinungsmachern und der öffentlichen Politik beeinflussen, und es ist notwendig, einen gewissen wissenschaftlichen Aktivismus zu intensivieren. Anwendung der translationalen Erkenntnistheorie. Parallel dazu wäre das Management der Governance wissenschaftlicher Erkenntnisse in einigen Fällen mit dem Einsatz von Algorithmen, die im akademischen Umfeld des Amazonas Regenwald noch zaghaft übernommen werden, eher erfolgreich.

Schlüsselwörter: Transdisziplinarität, Gesellschaft, Amazonische Wissenschaft, Technologietransfer.

1. EINLEITUNG

Die Wissenschaft versucht, wohlformulierte Fragen zu beantworten, um die Zweifel der Gesellschaft auszuräumen. Gut formulierte Fragen haben klar definierte Schwerpunkte. Ironischerweise stellen die Ergebnisse der Umfragen oft neue Fragen. Dennoch gibt es immer noch komplexe Verwicklungen von Situationen im Zusammenhang mit dem Verhalten des Wissenschaftlers, der Beziehung zwischen Wissenschaft und Gesellschaft, ihren Protokollen und wissenschaftlichen Methoden, die analysiert werden müssen, um zu verstehen, was produziert wird und wie Wissen produziert wird, insbesondere im Staat Amazonas. Diese Arbeit zielt darauf ab, den Grund zu überprüfen, warum das in der amazon akademie produzierte Wissen wenig nützlich war, um Lösungen zu unterstützen, die für komplexe Probleme erforderlich sind. Die Hauptfrage lautet: Ermöglicht der Dialog zwischen Forschungsgruppen und Entscheidungsträgern die Produktion von robustem Wissen, das den Anforderungen des amazonischen Produktionssektoren angemessen ist und artikuliert wird, um die Akademie zu sensibilisieren, bestehende technologische Engpässe sowie neue Möglichkeiten für die Nutzung natürlicher Reichtümer anzugehen? Die verwendete Methodik war eine Analyse der letzten zwei Jahre von wissenschaftlichen Entwicklungsabteilungen, die in den wichtigsten amazonischen Finanzierungsinstitutionen erstellt wurden, um zu überprüfen, ob die translationale Erkenntnistheorie bereits konsolidiert wird, unter Berücksichtigung der amazonischen Komplexität, die ganzheitliche Antworten auf die paradigmatischen regionalen Anforderungen und die am häufigsten angewandten Sektoren erfordert.

2. REICHEN WISSENSCHAFTLICHE PROTOKOLLE AUS, UM PROBLEME ZU LÖSEN?

Wissenschaftler werden im Allgemeinen als von der Gesellschaft getrennte Individuen angesehen, die in isolierten Labors leben und nach Wissen suchen, das für das tägliche Leben der Gesellschaft nicht relevant ist. Sie werden oft von Talkshow-Moderatoren persifliert, die Forschungstitel berichten, die völlig verschwommen sind, wie z.B. “Variation der rektalen Temperatur von Papageien aus dem See X”, was das Publikum dazu bringt, ein Konzept der akademischen Exzentrizität zu schaffen. Allerdings gibt es unterschiedliche Perspektiven, zumindest im Hinblick auf den Praxisbezug der wissenschaftlichen Forschung (BASSETT, 2020). Dies gilt beispielsweise für Synergien und Rückwirkungen zwischen Universitäten und Entwicklungen in der High-Tech-Forschung, wie das Silicon Valley in Kalifornien, die Route 128 um Boston und das Raleigh-Durham-Dreieck, Embraer, Boticário Foundation[4], Embrapa[5] und Fiocruz. Diese Synergien beziehen sich jedoch auf praktische Entwicklungen in Bereichen wie Informationstechnologie und Forschung zu Biomaterialien, Biotechnologie und Pharmazeutika. Im Bereich der sozialen und öffentlichen Politikentwicklung werden selten Verbindungen zwischen akademischer Forschung und Politikentwicklung hergestellt.

Während sich sofort antwortende Probleme und Probleme im Laufe der Zeit ändern können, besteht der Forschungsbedarf zu Schlüsselthemen fort. Obwohl einzelne politische Entscheidungsträger oft kurze Zeithorizonte haben, erfordert der Forschungsprozess breitere Zeitskalen, ein einladender Umstand, da die akademische Produktion nicht sofort auf Politiker reagieren kann.

Schlüsselfragen sind von größter Bedeutung für die Lösung aufkommender Probleme. Derzeit entwickeln Forscher aus verschiedenen Orten der Welt mit den Wissensbasen zu Viren klinische Lösungen zur Bekämpfung dieser neuen Art von Coronavirus (COVID-19) (BASSETT, 2020). Im Amazonas-Fall stimulieren die Edikte jedoch nicht die Forschung in transdisziplinären Gruppen, eine Tatsache, die im Folgenden angesprochen wird.

3. BEEINFLUSST DIE AKADEMISCHE FORSCHUNG POLITISCHE ENTSCHEIDUNGEN? SOLLTEN AKADEMIKER EINEM BESTIMMTEN AKTIVISMUS ZUSTIMMEN, UM EINFLUSS AUF ENTSCHEIDUNGSTRÄGER ZU NEHMEN?

Die Worte eines bestimmten Gesundheitsministers, die das Warten auf die wissenschaftliche Reaktion des Staates auf politische Entscheidungen betonen, werden zu einem Appell, säkular bekannte Konflikte zu reduzieren. Laut Mitre (2016) warnt Maquiavel, dass “Räte, die auf normativen Idealen basieren, den Prinzen schwächen werden” und “realistische Räte [….] sie stärken werden”.

Die Annäherung zwischen den von Mitre (2016) zitierten Fakten als Rohstoff der Wissenschaften und Werten, die vom selben Autor als Substanz des politischen Konflikts betrachtet werden, ist die Herausforderung der gegenwärtigen Gesellschaft, die zu verstehen begann, dass angesichts des technologischen Fortschritts soziale und wirtschaftliche Konflikte mit großer globaler Übereinstimmung nur mit der Wissenschaft gelöst werden können. Daher ist diese Wissenschaft, die nicht an der öffentlichen politischen Diskussion teilnimmt, für die Gesellschaft im Allgemeinen sterben müssen.

Diese Beteiligung erfolgt mit dem Gewinn an Seriosität durch die Erstellung qualitativ hochwertiger wissenschaftlicher Arbeiten, die im politischen Bereich wirksame Unterstützung darstellen. Die Forschung sollte synthetisiert und in eine Sprache übersetzt werden, die von politischen Entscheidungsträgern, der Öffentlichkeit und den Medien verstanden wird (GUNDERSON, 2007).

Die wissenschaftliche Gesellschaft muss auch bereit sein, die Sammlung von Informationen und Wissen, die im Laufe der Zeit produziert werden, zu retten, um auf aufkommende Anforderungen zu reagieren. Es wird hier als die Tatsache zitiert, dass wir derzeit mit dem neuen COVID-19 leben. Obwohl neu, gibt es bereits eine kritische Masse an Informationen und Wissen, die es ermöglichen, ihre Geheimnisse mit großen Schritten zu enträtseln und so eine positive Erwartung zu schaffen, dass es bald ein Heilmittel geben wird, das COVID-19 effizient behandeln wird (OGBURN et.al., 2020).

Dies führt zur Erklärung dessen, was Kuhn (2012) als normale Wissenschaft bezeichnet, dh Forschung, die fest auf einer oder mehreren früheren Errungenschaften basiert und die seit einiger Zeit von der wissenschaftlichen Gemeinschaft als Grundlage für spätere Praktiken anerkannt wird. Genau diese Grundlage fördert den Fortschritt, bildet die Tätigkeit von Laboratorien in weniger unruhigen Zeiten.

Noch wichtiger ist, dass es Beispiele dafür gibt, wie die Anhäufung von Ergebnissen zu erheblichen Fortschritten führen kann. Eine neue Disziplin namens Scientometrics analysiert, wie die verschiedenen Ergebnisse, die von verschiedenen Forschern und Institutionen veröffentlicht wurden, zusammengefasst werden können, um Wissen über Konstanten und Algorithmen zu produzieren, die verborgen waren, aber unter anderem für die Wissenschaft, für die Wirtschaft wichtig sind (SILVA et al., 2001).

Es bleibt jedoch abzuwarten, welche präzisen Strategien dazu beitragen, den Wert der Forschung zu steigern und dem Forscher und seiner Arbeit mehr Sichtbarkeit zu verleihen (ZULUAGA, 2017). Ziel ist es, Ergebnisse zu systematisieren, die Produktion von Wissen zu organisieren, Themen, die Möglichkeiten für Innovationen eröffnen, die wirtschaftliche und politische Auswirkungen haben. Die szientometrische Übung hat jedoch die Aufwertung bestimmter Wissenschaften motiviert, die den Geschäftsgewinn garantieren, zum Nachteil anderer, die diskret das Wissen sichern, das notwendig ist, um Aspekte der menschlichen Erfahrung zu verstehen und zu verwalten, die komplex sind und sogenannte Grundlagenforschung erfordern.

Die Interaktion zwischen dem wissenschaftlichen Umfeld und der Meinung und den politischen Trainern bildet einen Dialog von äußerster Bedeutung für den Erfolg eines entwickelten und technologisch fortgeschrittenen Landes, und dies geschieht innerhalb der so synthetisierten Besonderheiten und Merkmale:

a) Die Zeithorizonte im Forschungsprozess unterscheiden sich von denen der Politik. Umfragen, die durch politische Bedenken motiviert sind, können nur nach politischem Interesse an die Öffentlichkeit gelangen. Offensichtlich ist politische Akzeptanz eine Schlüsselzitat. Es gibt einfach Zeiten und Bedingungen, in denen der politische Prozess nicht durch die Ergebnisse der Umfrage verändert wird, und andere Zeiten, in denen er für Veränderungen offen ist, die von dieser Forschung betroffen sein können (GUNDERSON, 2007). Aaron (1978) sagt, dass die Forschung manchmal vorherrschende politische Stimmungen widerspiegelt, aber auch politisch beeinflusst. Heineman et al. (1997) die Befürchtung äußern, dass die Forschung ihre Glaubwürdigkeit verlieren könnte, wenn sie als “Ware zum Kaufen und Verkaufen” betrachtet wird und dass in diesem Fall “die Analyse hauptsächlich zur Verstärkung bereits getroffener Entscheidungen ein gemeinsames Merkmal der politischen Realität zu sein scheint”. Die Autoren betonen die Zwangskraft, die die akademische Forschung erleiden kann, wenn sie zur Unterstützung bestimmter Politischer Maßnahmen finanziert wird. Das ist die Gefahr, der Forschungseinrichtungen in der heutigen Zeit ausgesetzt sein können, in der eine Pandemie die politischen Überzeugungen verschärft.

Die Korrektur des oben genannten Problems scheint mit der Notwendigkeit zusammenzuhängen, dass forscher selbst oft irgendwann in ihrer Karriere in den politischen Entscheidungsprozess einbezogen werden. Dieses Thema wurde von anderen Forschern wie Lynch (2005) wiederholt, einem Akademiker, der von 1995 bis 1997 als Chefökonom im US-Arbeitsministerium tätig war. Es besteht jedoch ein gewisser Konsens darüber, dass wichtige Wissenschaftler, die hohe Einsätze in der akademischen Gemeinschaft haben, keine Zeit mit der Politikgestaltung verschwenden. Vielleicht ist dies einer der Gründe für ein Defizit in der Wirkung wissenschaftlicher Ergebnisse auf die Entscheidungsfindung.

b) Forschung, deren Ergebnis sich direkt auf die Gesellschaft auswirkt, wird viel einfacher zu einer öffentlichen Politik als solche, deren sozialer Nutzen indirekt ist (CARNEIRO et al., 2018). Die Gesellschaft Wahrnehmung des Beitrags der Wissenschaft zur öffentlichen Politik im Umweltbereich ist viel schwieriger als die für Gesundheit und Technik im Allgemeinen, auch weil es im Umweltbereich unterschiedliche Interessen zwischen sozialen und wirtschaftlichen Segmenten gibt.

c) Es ist schwierig für die Gesellschaft zu verstehen, dass die Reaktionszeit für die Problemlösung mit den Variablen verbunden ist, die an der Analyse der Forschung beteiligt sind, der Zeitskala, die berücksichtigt werden muss, und der Multidisziplinarität, die notwendig ist, um Informationen zu produzieren und robustes Wissen zu generieren, das zuverlässige Lösungen bringt.

d) Es fehlt an einer Wahrnehmung der Unsicherheit der Wissenschaft in der Gesellschaft und dass die Forschung versucht, das Maß an Unsicherheit so weit wie möglich zu reduzieren (LOMBARDI et al., 2010). Derzeit erlebt das Drama von Chloroquin, weil die Angst der Bevölkerung, positive Reaktionen von der Wirkung des Medikaments gegen COVID-19 zu erhalten, die Öffentlichkeit dazu veranlasst, Forscher zu einer schnellen Reaktion zu drängen. Es stellt sich heraus, dass es so viele Variablen gibt, die an der Entwicklung eines Mittels beteiligt sind, dass es ein wenig Zeit braucht, um ein Ergebnis mit Unsicherheit innerhalb eines statistisch akzeptablen Konfidenzintervalls zu erhalten.

e) In der Informationsgesellschaft verfolgt die Öffentlichkeit praktisch in Echtzeit die Entwicklung wissenschaftlicher Arbeiten und wird über die natürlichen Schwierigkeiten eines Forschungsprozesses sowie über Teilergebnisse informiert (FACULDADE DE MEDICINA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS, 2020). Eine solche Transparenz schafft Unsicherheit darüber, was entdeckt wird.

f) Die Polarisierung der Politik versucht, die Wissenschaft zu ideologisieren, indem sie die absurde Idee, dass wissenschaftliche Entdeckungen enthüllt werden, in Einklang mit der Dominanz des politischen Umfelds stellt, in dem sich das Land befindet (INSTITUTO PARA O DESENVOLVIMENTO DO JORNALISMO, 2015).

4. NEUTRALITÄT DER WISSENSCHAFT

Obwohl es ein wiederkehrendes Thema sein mag, sollte betont werden, dass die Neutralität der Wissenschaft eine Legende ist. Der Wissenschaftler ist ein Mensch und als solcher ein soziales Wesen, das von seinen menschlichen, sozialen und politischen Beziehungen beeinflusst wird. Politisches Handeln inmitten wissenschaftlicher Tätigkeit findet in der Finanzierung und wissenschaftlichen Verbreitung großen Anklang.

Zeitgenössische Probleme werden zur dominierenden Forschung für Bildungs-, Forschungs- und Bildungseinrichtungen. Manchmal werden wissenschaftliche Anforderungen aus fortgeschritteneren Ländern mit unterschiedlichen Lebensweisen und mit unterschiedlichen operativen Einrichtungen zu internationalen wissenschaftlichen Prioritäten.

Im Laufe der Zeit gibt es Konzentrationen von Forschungsgruppen aus verschiedenen Bereichen zu relevanten Themen der Zeit. Dies liegt daran, dass die Förderorganisationen Forschung priorisieren, die für den jeweiligen sozialen, politischen und wirtschaftlichen Moment relevant ist. Daher sind die Veränderungen in den Forschungsbereichen nicht immer auf die Sättigung der Forschung an einem bestimmten Forschungsobjekt zurückzuführen, sondern auf die Möglichkeit der von den Fördergebern angebotenen Ressourcen. Dies führt zu Lücken innerhalb der Wissenskette einer Suche.

Es ist wichtig, die Auswirkungen der Informationsgesellschaft auf Wissenschaft, Forschung und Innovation hervorzuheben. Maffesoli (1998) erklärt, dass die postmoderne Gesellschaft aus Konstellationen von Stämmen besteht, deren Mitglieder ihr Überleben suchen, indem sie sich massenhaft bilden, um das zu bekämpfen, woran sie glauben. Manchmal sind es globale Dörfer, in denen sich ihre Mitglieder im Allgemeinen nicht kennen, aber sie sprechen um ihrer selbst willen, ohne die Ursachen, die sie verteidigen, tief zu kennen, die aber hauptsächlich von den Medien beeinflusst werden. Dies veranlasst sie, auf organisierte Weise Druck auf die lokale legislativen, judikativen und exekutiven Befugnisse auszuüben und die Forschung an interessen relevanten Interessen für die Wissenschaft und das Land zu gefährden. Es sei daran erinnert, dass den Akademien der Wissenschaften der Vereinigten Staaten und Englands von ihren Kongressabgeordneten fast verboten wurde, Stammzellenforschung zu entwickeln (FALCÃO, 2005). Von da an erkannte das wissenschaftliche Segment, dass es nicht für die Gesellschaft, sondern für die Gesellschaft arbeitet, und beschloss, in die Popularisierung der Wissenschaft zu investieren.

Gleichzeitig begann die heutige technologisch entwickelte Gesellschaft immer mehr an die Wissenschaft zu glauben. Dieser wachsende Konsens der Gesellschaft macht die Wissenschaft zu einem wichtigen Akteur, um politische Entscheidungen zu unterstützen und soziale Auswirkungen zu verursachen, die nationale und sogar globale Polemik erzeugen können. Dies erinnert ein wenig an Leffs Ausdruck (2002) in seiner Arbeit über Umwelt Epistemologie, dass “Umwelt nicht Ökologie […] ist, sondern die Beziehung zwischen Kräften über die dominante Form des Wissens …”. Fundierte Kenntnisse des diskutierten Objekts sind in globalen Debatten zwischen Nationen wichtig, damit Abkommen eine bessere soziale und wirtschaftliche Gerechtigkeit zwischen den Ländern haben.

Diese positive Erwartung der postmodernen Gesellschaft in Bezug auf die Wissenschaft übt Druck auf Wissenschaft und Forschungseinrichtungen aus, so schnell wie möglich Antworten auf die sozialen und wirtschaftlichen Probleme von heute zu finden. Fragen im Zusammenhang mit der Produktion von Wissen für Gesundheit, Umwelt und Wirtschaft sind Teil der täglichen Schreie der postmodernen Gesellschaft. Ironischerweise werden die Fehler der Forscher nicht akzeptiert, als ob ihre Hypothesen immer genau richtig wären, und wenn die Ergebnisse einer Forschung veröffentlicht werden, leiden sie unter extremem Druck von jenen “Stämmen”, die den Untersuchungsgegenstand anders wahrnehmen.

5. SIND TRANSLATIONALE METHODEN BESSER ALS DISZIPLINÄRE METHODEN?

Wissenschaftler, die in der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts gebildet wurden, lernten zum größten Teil, Wissen auf fast einsame Weise aufzubauen. Es war die disziplinäre Methode der Subspezialisierung, bei der sehr fokussierte Probleme auftraten und später zum bestehenden Wissensbestand hinzugefügt werden konnten. Aus diesem Grund gibt es eine Vielzahl von Edikten, die individuelle Forschung und damit Veröffentlichungen in einzelner Autorenschaft erlauben. Mit dem Aufbau der Globalisierung und des multinationalen Handels verließen jedoch ökologische und soziale Probleme “die Dörfer” und wurden breit und komplex, so dass isolierte Disziplinen angegangen werden mussten, was zur Entstehung einer interdisziplinären Methodik beitrug. Damit begann für die wissenschaftliche Forschung ein neuer Modus Operandi, bei dem eine Reihe von Disziplinen zusammenarbeiten mussten, während sie ihre eigenen Methoden und Fragestellungen beibehalten. Diese neue Art, Wissen zu schaffen, begann andere berufliche Aktivitäten zu durchdringen. (CENTRE FOR EDUCATIONAL RESEARCH – CERI, 1972).

Balsiger (2004) stellt fest, dass die interdisziplinäre Methode eine Reihe von Disziplinen abdeckt und sich nicht auf die wissenschaftliche Forschung, sondern auf lehre und berufliche Praxis beschränkt. Der interdisziplinäre Ansatz reicht jedoch nicht für ein zuverlässiges Verständnis der Realität aus, da er sich auf eine Mischung von Disziplinen beschränkt, die fast ohne Artikulation bleibt und nicht die gewünschte Kohärenz für breitere Beobachtungen der Komplexität bietet. Aus dieser Perspektive entstand die transdisziplinäre Methode, bei der das endgültige Wissen mehr ist als die Summe seiner Disziplinen, sondern die Verschmelzung von Disziplinen (LAWRENCE, 2004). Transdisziplinarität impliziert eine Spannung zwischen den Disziplinen, da Multidisziplinarität oder Interdisziplinarität einfach die Kombination verschiedener Arten von Wissen impliziert. Transdisziplinarität sollte die Realität nicht vereinfachen, indem sie sich nur mit Teilen davon beschäftigt, die an der Schnittstelle mehrerer disziplinärer Perspektiven kompatibel sind, wie es in vielen Fällen interdisziplinäre Forschung ist. Transdisziplinarität wirkt gleichzeitig zwischen Disziplinen, die sie übertreffen, und setzt so alle Prozesse der Multidisziplinarität und Interdisziplinarität zusammen (RAMADIER, 2004).

In der Transdisziplinarität zielen Handlungen darauf ab, die gebaute Umwelt in multidimensionale Problemlösungen zu transformieren. Daher ist die Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen, direkt proportional zur effektiven Mitwirkung von Wissenschaftlern, Fachleuten und Entscheidungsträgern, um eine Anwendbarkeit Lücke in Sektoren zu schließen, die sich mit der natürlichen Umwelt und der menschlichen Umwelt befassen. Wir sprechen von einem dringenden Bedarf an innovativen Anstrengungen, um eine Gesellschaft zu gestalten, in der soziales Wohlergehen für alle zugänglich ist (LAWRENCE et al., 2004).

Transdisziplinarität beschäftigt sich mit Schwierigkeiten in Forschung und Organisationen, die sich mit komplexen und heterogenen Sphären befassen. Diese Art der Wissensproduktion zeichnet sich auch durch ihre hybride Natur aus, Nichtlinearität mit viel Reflexivität, die jede akademische disziplinäre Struktur transzendiert (BALSIGER, 2004). Laut Lawrence et al. (2004) Transdisziplinarität fordert die Fragmentierung des Wissens heraus, akzeptiert lokale Kontexte und Unsicherheiten, impliziert interkommunikatives Handeln, das eine enge und kontinuierliche Zusammenarbeit in allen Phasen eines Forschungsprojekts erfordert; ist oft handlungsorientiert. Dies impliziert, die verschiedenen disziplinären Grenzen zu artikulieren, aber auch die theoretische Entwicklung mit professionellen Praktiken zu artikulieren. Transdisziplinäre Beiträge beschäftigen sich oft mit der realen Welt und generieren Wissen, das nicht nur soziale Probleme anspricht, sondern auch zu deren Lösung beiträgt.

In der gegenwärtigen Zeit des orbi, in der Pandemien und Katastrophen immer häufiger auftreten, müssen Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen, insbesondere die nationalen, eine stärker konsolidierte Zukunft in der Transdisziplinarität skizzieren. Der organische Widerstand der Institutionen, die ihre Abteilungen aufrechterhalten, kann nicht ausreichen, um bei der Produktion von Wissen zu helfen, das der Komplexität der Probleme entspricht, seien es natürliche oder durch menschliche Aktivitäten verursachte.

6. AMAZONAS REGENWALD: GRUNDLAGEN- UND ANGEWANDTE FORSCHUNG, WISSENSCHAFTLICH-TECHNISCHE DIENSTLEISTUNGEN, TECHNOLOGISCHE ENTWICKLUNG ODER TRANSLATIONALE FORSCHUNG?

Heutzutage, mit den Herausforderungen der Gesellschaft, der Suche nach Antworten durch die Wissenschaft auf große nationale und internationale Probleme, ist es notwendig zu fragen, was der beste Weg ist, um die verschiedenen sozialen und wirtschaftlichen Segmente von Informationen und Wissen zur Verfügung zu stellen, um die Lebensqualität der lokalen Bevölkerung zu verbessern.

Im Amazonas-Fall wird trotz der Bemühungen disziplinäres Wissen immer noch in größerer Menge produziert als das transdisziplinäre, und die Bekanntmachungen der Beförderung bringen keine Anforderungen an translationale Projekte.

Es besteht die dringende Notwendigkeit, ein transdisziplinäres Umfeld zu schaffen, das unter Androhung monströser Verluste in der Zukunft steht. Forschungsförderer im Amazonas Regenwald gebiet haben noch nicht die Notwendigkeit gesehen, mehr als dringend, Diskussionen und Schulungen für die Entstehung transdisziplinärer Gruppen zu beginnen. Es fehlt an einer zeitgemäßen Vision von Wissenschaft und Chancen.

Es gibt jedoch einen ersten Versuch, die translationale Forschung im Amazonasgebiet zu entwickeln, mit der Initiative von Technikern des Exekutivsekretär für Wissenschaft, Technologie und Innovation des Bundesstaates Amazonas (SECTI[6]) im Jahr 2008. In diesem Jahr schlug SECTI die Einrichtung der Übersetzungsplattform für P, D & I mit dem Ziel vor, ein System der Umwandlung von Wissen in ein Produkt oder einen Prozess zu konsolidieren. Daher wird erwartet, dass die aktuelle Situation in Bezug auf die Technologie umgekehrt wird, um die natürlichen Ressourcen des Amazonas aufzuwerten. Bei der Ausarbeitung dieses Vorschlags wurden angesichts der von SECTI durchgeführten Studien über die im Staat vorhandene Kompetenz, Ausbildung und Technik zwei Sofortmaßnahmen vorgeschlagen: a) Einführung öffentlicher Ausbildungspolitiken für technologische Entwicklung; b) Förderung einer Reihe robuster technischer und Managementprozesse, die Agilität und Rückverfolgbarkeit auf den Weg der Grundlagenforschung, Technologie und dann in die Produktentwicklung und den Markt bringen.

Die Fischzucht war einer der Bereiche, auf die in der oben genannten Studie Wert gelegt wurde, mit dem Ziel, die Produktion und Produktqualität zu steigern, um neue Märkte zu erschließen. Aus der Perspektive der translationalen Forschung wurde der gesamte Weg der wissenschaftlichen und technologischen Entwicklung des im Staat produzierten Fischfutters verfolgt. Diese Studie umfasste die kritische Masse, die technologische Kapazität und die bestehenden Segmente, und es wurde der Schluss gezogen, dass der Staat keine kritische Masse für die technologische Entwicklung in Bezug auf die wirtschaftliche Nutzung dessen hat, was wissenschaftlich erzeugt wurde. Die translationale Auswertung ermöglichte es, die Lücken in der Wissenskette zu beobachten, eine Tatsache, die es unmöglich macht, dass Informationen für den Markt verfügbar sind.

Die Anwendung der translationalen Forschung, die als Vorschlag zur Beschleunigung der sozioökonomischen Entwicklung des Bundesstaates Amazonas im Rahmen des Matrix-Projekts des technischen Teams des Staatssekretariats für wirtschaftliche Entwicklung, Wissenschaft, Technologie und Innovation (SEPLANCTI[7]) vorgelegt wurde, basiert auf einer breit angelegten Studie über das Profil der Wissensproduktion in hochschulen und lokalen Forschungsinstitutionen. Diese Studie enthüllte eine melancholische traurige Realität im Zusammenhang mit der Produktion von Forschung im Staat; Konzentration auf Grundlagen- und/oder Explorative Forschung mit sehr geringen Maßnahmen in der angewandten Forschung und technologischen Entwicklung. Um die gegenwärtige Trägheit der wissenschaftlichen Produktion zu überwinden und Wissen so schnell wie möglich in Rechnungen umwandeln, wird empfohlen, die translationale Methode zu verwenden. Zum einfachen Verständnis der Forschung präsentierten die Techniker die Übersetzungsplattform für P, D & I für die Entwicklung der Bioökonomie im Bundesstaat Amazonas (Abbildung. 1).

Abbildung 1 – Übersetzungsplattform für Forschung, Entwicklung und Innovation

Übersetzungsplattform für Forschung, Entwicklung und Innovation
Quelle: SEPLANCTI, 2008.

7. GRUNDMODELLE

Es ist interessant zu erkennen, dass sich in der Geschichte der Entwicklung der Wissenschaft wissenschaftliche Analysen und Prozesse entsprechend der technologischen Innovation entwickelt haben. Bevor es ein empirischer Prozess war, kam die kartesische Idee, und mit dem Aufkommen von Geräten, die den Umgang mit Informationen erleichtern, erschien die Modellierung und jetzt eScience, die auf der Verwendung signifikanter Datenmengen basiert, die in Echtzeit erhalten wurden, so dass es möglich ist, Wissen über ein Studienobjekt auf die realste Art und Weise zu erhalten.

Aber im Gegensatz zu dem, was man sich vorstellen kann, wird Wissenschaft nicht ohne die Anwendung einer geeigneten Methodik durchgeführt, die eine logische Rationalität annimmt, um klar definierte Fragen zu beantworten. Auf der anderen Seite ist die Natur nicht abteilungalisiert, sondern das Ergebnis einer Reihe von physikalischen, chemischen, biologischen Phänomenen, die gleichzeitig in einer komplexität auftreten, die schwer zu theoretisieren ist. Daher muss man eine möglichst enge Verbindung zwischen Theorie und Realität suchen; Daher ist eine ganzheitliche Sicht auf Natur und Wissen erforderlich. In diesem Zusammenhang ist die Modellierung angesichts der derzeit vorhandenen Instrumente für Experimente und Datenanalyse der am besten geeignete Mechanismus, um eine möglichst genaue Antwort auf die Welt zu finden, in der wir leben.

Durch wissenschaftliche Aktivität ist es möglich, die Welt durch vereinfachte und idealisierte Darstellungen von Systemen, die von wissenschaftlichen Gemeinschaften akzeptiert werden, konzeptionell zu konstruieren.

Wissenschaft als Untersuchung Tätigkeit ist im Wesentlichen sozial und bezieht sich auf die Verbesserung der Umwelt, die uns umgibt, ob natürlich oder künstlich, durch die Erfindung und Herstellung von materiellen oder kulturellen Gütern, die zur Technologie werden, und kann als eine Aktivität betrachtet werden, die neue Ideen hervorbringt. Die grundlegenden Merkmale wissenschaftlichen Arbeitens sind Rationalität und Objektivität.

Rationalität entspricht Konzepten, Interpretationen und Argumentationen, die kombiniert werden können, indem man einer Reihe logischer Regeln gehorcht, die es ermöglichen, neue Ideen zu erreichen, während Objektivität versucht, die Wahrheit zu erreichen; es überprüft die Anpassung von Ideen an Fakten anhand eines Werkes, das aus der Beobachtung besteht, die kontrollierbar ist, und Experimenten, die bis zu einem gewissen Grad reproduzierbar sind. Daher rationalisiert wissenschaftliches Wissen die Erfahrung nicht nur, indem es sie beschreibt, das heißt, es reicht nicht aus, Fakten zu inventarisieren, sondern sie durch Hypothesen und Rechtssysteme, die Theorien genannt werden, zu erklären.

Brandão et al. (2011) erklären, dass Wissenschaftler nicht unfehlbaren Rezepten nachjagen, um Modelle zu erstellen, die auf der Realität basieren und die Fakten in einem Kontext der Gültigkeit mit einem wünschenswerten Grad an Präzision widerspiegeln. Justi et al. (2002) zeigen, dass Wissenschaft lernen bedeutet, die von Wissenschaftlern idealisierten Modelle sowie die Theorien, Gesetze zu kennen, die auf den Prinzipien und Konzepten basieren, die in ihren logischen Strukturen verwendet werden. Daher ist es notwendig, über wissenschaftliche Modelle nachzudenken, die versuchen, ihre Funktionen und Grenzen zu verstehen, ein Prozess, der es ermöglicht, neue Modelle zu testen und auszudrücken, etwas, das die Grundlage für die Bildung von Wissen in den Naturwissenschaften ist. Mit anderen Worten, die Wissenschaft zielt darauf ab, die Realität durch Argumentation zu erfassen (BUNGE, 1960).

Brandão et al. (2011, S. 513) sagen:

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.

Die Aktivität des Aufbaus theoretischer Modelle hängt vom verfügbaren Wissen und den Fähigkeiten des Wissenschaftlers ab. In Bunges (1989) sind theoretische Modelle Schemata, die auf eine Theorie aufgepfropft werden sollten, die mit den Fakten konfrontiert werden sollte.

Ein Überblick über die nationale wissenschaftliche Literatur wird es uns ermöglichen zu sehen, dass nur wenige an der Szenario Modellierung arbeiten. Eine solche Abwesenheit beeinträchtigt unsere kreativen Fähigkeiten, wenn wir mit unerwarteten Umständen konfrontiert werden. Dieses Problem hängt mit dem Fehlen transdisziplinärer Gruppen zusammen, die modelle suchen und wahrscheinliche Störungen antizipieren können. Zweifellos gibt es ein beträchtliches Wissen, das durch jahrzehntelange Investitionen generiert wird, aber es wird wichtig sein, dass sie systematisiert werden, was zu prädiktiven Modellen führt.

Die Veränderung der nationalen Realität und insbesondere des Amazonas in Bezug auf den Standpunkt der Modellierung erfordert die Rückkehr zu den Ufern der Universität und die Stärkung von Kursen wie Mathematik, Physik und Statistik. Die Didaktik sollte aktualisiert werden, wobei die Leistung dieses Wissens mit den aktuellen Realitäten kontextualisiert wird, in denen das durch konsistente Modellierung repräsentierte Wissen mit einer Gruppe von Forschern aus verschiedenen Wissensbereichen entwickelt werden muss.

In manchen Fällen wird bei der Entwicklung von Forschungsprojekten noch ein wissenschaftlich adäquates Design eines Experiments unter Einbeziehung der beteiligten Variablen und Beiträge aus anderen Wissensgebieten empfunden. Leider gibt es auch heute noch Forscher, die darauf bestehen, ihre wissenschaftliche Arbeit isoliert zu entwickeln, was offensichtlich zu einem Regal produkt führen wird. Gegenwärtig schätzen die wissenschaftliche Welt sowie der öffentliche und private Sektor Wissenschaft, die von Gruppen transdisziplinärer und translationaler Wissenschaftler produziert wird.

In diesem Zusammenhang ist auch der exponentielle Anstieg der Produktion wissenschaftlicher Daten in den verschiedenen Wissensbereichen zu beachten, der die akademische Kommunikation verändert. Von den entferntesten Orten der Welt ist es möglich, auf Daten zuzugreifen, Informationen und Wissen in Echtzeit auszutauschen, so dass das produzierte Wissen gestrafft wird und die Reaktion Ihrer Forschungsanstrengungen konsistenter ist.

Regierungen und Forschungsförderer haben bereits einen verbesserten Zugang zu Daten und Publikationen, um das Forschungstempo zu erhöhen. Was im Amazonas-Fall Angst macht und jungen Wissenschaftlern als Warnung dient, ist, dass sich die Welt der Wissenschaft verändert. Es ist datenintensive Wissenschaft, in der Tausende von Daten von Instrumenten gewonnen oder durch software produzierte Simulation generiert und in Datenbanken zur Verfügung gestellt werden. Die Technik und Technologie für diese datenintensive Wissenschaft erfordert, dass der Staat Entwickler, Designer und Forscher ermutigt, multimodale, benutzerzentrierte Anwendungen zu entwickeln, damit sie bei ihren Forschungsaktivitäten unterstützt werden können. Zweifellos sollte der neue Forscher nach der Gesundheitskrise, in der wir heute leben, in der die virtuelle Kommunikation spontan stark zugenommen hat und weltweit konsolidiert werden sollte, Zugang zu diesen neuen Instrumenten haben und sogar lernen, Daten zu sammeln, um sie in die Datenbank einzubringen. Solche Daten werden von öffentlichen Geldgebern als Informationen betrachtet, die in Datenbanken für die Gesellschaft zur Verfügung gestellt werden können, weil sie mit öffentlichen Mitteln gewonnen wurden, aber das Wissen, das ja, ist der Forscher.

8. ALGORITHMEN

Der Mensch kann in den kommenden Jahren durch eine Reihe von Algorithmen gesteuert werden, so der berühmte Historiker und Schriftsteller Harari (2018). Es ist üblich in Wirtschaft, Verwaltung und anderen Aktivitäten, sich dem zu stellen, was wir das System nennen. Manchmal stoßen wir vor einer Kassiererin in einem Geschäft mit dem System, das nicht funktioniert und alles gestoppt wird. Wütend, sowohl der Käufer als auch der Verkäufer, aber nichts kann tun, bis das System wieder funktioniert. Die Situation verschlechtert sich, wenn dieses System, das sich jetzt in Künstliche Intelligenz (KI) verwandelt, durch Biosensoren die Fähigkeit haben kann, sich entsprechend den Emotionen des Menschen zu manifestieren oder ihn in eine vom KI-Bediener gewünschte Situation zu führen. Das System ist in der Tat ein interaktiver Satz von Algorithmen, Sensoren, Computern und Bedienern.

Der Algorithmus ist die “Modellierung” von perfekt definierten Verfahren, die zur Lösung eines Problems oder einer Situation in einer Anzahl von endlichen Schritten führen. Diese Algorithmen werden nicht unbedingt durch mathematische Modelle dargestellt, sondern durch klar definierte Verfahren, um ein Ziel zu erreichen (MEDEIROS et al., 2019). Beispielsweise kann der Weg von der Wohnung zur Hochschule als einfach aufzuschreiben Wege festgelegt werden; Wenn es jedoch Alternativen in Bezug auf Verkehr, Kosten usw. gibt, wird die Lösung einfacher, indem alle Variablen mathematisch modelliert und gewichtet werden, um schließlich die Entscheidung zu treffen, das Ziel schneller und zu geringeren Kosten zu erreichen. Dazu werden Algorithmen unter Verwendung mathematischer Ressourcen verwendet, die in Klassen nicht üblich sind, dh die Graphentheorie, die die Beziehung zwischen Objekten einer bestimmten Menge untersucht. Die in dieser Theorie betrachteten Objekte werden Eckpunkte genannt, und die Beziehung, die sie verbindet, und ihr Pfad gewichtet sich. Zum Beispiel: Die Entwicklung von Lösungen in einem wissenschaftlichen Algorithmus, der auf iterative und interoperable Weise versucht, den Satz von Hypothesen und möglichen Lösungen unter Berücksichtigung zyklischer und kontinuierlicher Aspekte zu verbessern. Für Goodman (2016) besteht die Iteration des Algorithmus darin, Sätze von Variablen des Problems auszuwählen und sie in den Populationen Lösungen zu optimieren, tatsächlich gibt es eine gewisse prozedurale Parallelität.

Die Modellierung beeinflusst den Optimierungsprozess, bei dem ein solcher Prozess eine stochastische Suche mit Verzerrung ist, durch seinen anfänglich zyklischen Ansatz (loop) oder in seiner Fokussierung auf das Problem auch bei Einschränkungen der Dimensionen der Ergebnisse (Effektivität).

Werfen wir einen Blick auf das Problem des Handlungsreisenden (TSP), die Entschlossenheit geht auf die Aspekte der quantitativen Form von Lösungen ein, entweder durch das Verständnis der Gewichte des Graphen oder durch die Kosten der Verbindungen (Pfade) der Scheitelpunkte.

In Der Rechtssache Ottoni et al. (2018) Eine Lösung für TSP kann durch die Sequenz der im Graphen besuchten Scheitelpunkte demonstriert werden, es ist erwähnenswert, dass jede konstruktive Methode verwendet werden kann, um die anfänglichen Lösungen zu generieren, einschließlich der Zufallsgenerierung, aber im Allgemeinen gibt es Antworten, die auf zwei Paradigmen basieren, symmetrisch und asymmetrisch. Die erste bezieht sich auf die Reisekosten, und die zweite Richtung der Realisierung der Route kann den Wert der zurückgelegten Gesamtstrecke ändern.

Wie ist die TSP daran interessiert, den besten Weg zu diskutieren, der von der Wissenschaft verfolgt werden kann? Es ist, dass die möglichen Lösungen in Form von sozialen Netzwerken und Techniken (wissenschaftliche Absolventen) sind. Der Begriff des Netzwerks von Akteuren betrachtet einen Plan heterogener Verbindungen, aus dem sowohl Wissenschaften als auch Überzeugungen hervorgehen usw. Ein Netzwerk wird durch mehrere Verbindungen, mehrere Eingaben und mehrere Ergebnisse aufgebaut, wodurch restriktive Pfade aufgehoben und effizienter werden.

Es geht nicht um die Lösung des Problems, sondern um den Standpunkt des Beobachters und alle Konsequenzen, die seiner Entscheidung innewohnen. Die andere Seite ist die Form der Indexierung, die es uns ermöglicht, Reflexionen und Asymmetrien zu organisieren, entweder des Problems oder der zu gehenden Wege, und diese Tatsache ist sehr wichtig, um kontinuierliche nicht effektive Prozesse zu vermeiden.

Im wissenschaftlichen Bereich hat die Induktion nicht immer ein Tempo im Prozess der Beobachtung, Erschließung und vor allem Auflösung. Und der Beweis für diese Behauptung liegt in den Tatsachen der Unfähigkeit der Inhaltsanalyse der Datenmodelle, in der nomologischen Bedeutungslosigkeit und im strikten Mangel an Zuverlässigkeit (Alpha von Cronbach oder Dillon) und hemmt daher die Rolle der Objektivität , zum Nachteil des Prozesses und nicht der Lösung selbst. Erwähnenswert ist der latente Bedarf an diskriminierenden und konvergenten Validierungen.

Darüber hinaus ist das Auftreten einer algorithmischen Rekursion, die in die geringe Wirksamkeit der Projekte eingefügt wird, und dass eine solche Anomalie zwei Aspekte umschreibt: den ersten, der sich auf die fehlende Institutionalisierung und ihre Folgen bezieht; die zweite, aufgrund übermäßiger bürokratischer Dysfunktion. Wir können wahrnehmen, dass die Logik der TSP oder ihre Morphologie die Strukturen der Wissenschaft erreicht, dass sie je nach Kontext keine adäquaten und narrensicheren Modelle der Wissensgenerierung finden wird, die Modelle mit Cohen-Indikatoren (f2) extrem niedrig durchdringen.

Eine schädliche Folge ist die geringe Interoperabilität der Wissenschaft, nicht nur mit sozialen Akteuren, sondern hauptsächlich mit dem institutionellen Forschungsnetzwerk, was zu einer geringen Semantik der generierten Daten führt, Forschungsprojekte in den Vordergrund rückt, die mit dem lokalen und dem Low-Impact-Problem unzufrieden sind, und ebenso wie die TSP gehen sie in der Diskussion über Symmetrie verloren, was in gewisser Weise einfach wäre, da ein Graph ausnahmslos 4 Scheitelpunkte und 6 Kanten hat.

Die Analyse der Interoperabilität kann durch eine Analogie von Graphen für wissenschaftliche Probleme erfolgen. Zum Beispiel gibt es mehrere Wege, die gemacht werden können, um ein Netzwerk zwischen Akteuren zu schaffen, das effizienter auf die Nachfrage nach Forschung reagieren kann. Die beteiligten Akteure beginnen mit dem Konzept der Triple-Helix zu einem Ökosystem der Innovation und fügen weitere Akteure hinzu, die an dem Prozess teilnehmen müssen, da sie im Amazonasgebiet forschen (Abbildung. 2).

Abbildung 2 – Ressourcennutzung Plan für Forschung, Entwicklung und Innovation

Ressourcennutzungsplan für Forschung, Entwicklung und Innovation
Quelle: Autoren.

Die vorgestellte Grafik ermöglicht es, eine Adjazenzmatrix zu erstellen und über jeden der Akteure in Abhängigkeit vom Ziel der zu entwickelnden Forschung nachzudenken. Zum Beispiel: Bei der Entwicklung der Forschung sozialer Natur ist es möglich, dass sie nicht als Unternehmen in Betracht gezogen wird. Es ist daher zulässig, die für das Projekt relevantesten Akteure und die am besten geeignete Empfehlung zu kennen, damit die Forschung zu einem effektiveren Ergebnis führt.

In der Wissenschaft mit der technologischen Innovation von Sensoren und Biosensoren, die eine große Menge an Daten verschiedener Variablen in Echtzeit liefern, deren Analyse und Gewichtung dieser Daten, systematisch durchgeführt, durch wissenschaftliche Algorithmen manipuliert werden können, die, in Maschinensprache platziert, die Verarbeitung von Daten erleichtern und den Benutzern die für die Entscheidungsfindung notwendigen Informationen zur Verfügung stellen.

Derzeit, ohne es zu merken, ist dies der Weg, den meteorologische, Klimastudien, Gewässer und einige Gesundheitsbereiche eingeschlagen haben. Dies hat einige äußerst positive Aspekte:

a) Die Daten und Informationen beginnen einen “Dialog” mit dem Forscher oder dem Benutzer des Systems zu führen;

b) Es ist möglich, in die Studien viel mehr Variablen einzubeziehen, das heißt, das Universum der Forschung zu erweitern, so dass robustere Ergebnisse erzielt werden können;

c) Die vom Menschen durchgeführte Forschung wird viel weniger invasiv für die Umwelt, einschließlich der Fauna, sein als heute;

d) Im Bereich der Gesundheit ist es möglich, dass jeder Mensch über einen eigenen Algorithmus verfügt, um seine Gesundheit in Echtzeit in Erwartung möglicher schwerer Krankheiten zu überwachen.

e) Schließlich ist es wahrscheinlich, dass der Mensch in den kommenden Jahren die 80 Jahre leicht überwinden kann, indem er in Echtzeit verfolgt wird und sich darüber informieren lässt, was er essen soll und welches Verhalten er haben sollte, um Langlebigkeit zu erreichen.

9. DIE ROLLE INSTITUTIONELLER TECHNOLOGISCHE INNOVATIONSZENTREN (NIT)

Eine der schwierigsten akademischen Schwierigkeiten betrifft die Sichtbarkeit dessen, was in Forschungseinrichtungen erreicht wird. In den industrieländern Ländern verfügen die Institutionen über sehr aktive verteilte Gremien, die den Veröffentlichungen Sichtbarkeit verleihen, eine Tatsache, die das Treffen innovativer Möglichkeiten für Unternehmen erhöht und wirtschaftliche Dynamik erzeugt. In diesem Szenario bestätigt die Zusammenarbeit zwischen Universität, Unternehmen und Regierung die Art und Weise, wie Technologien die Bibliotheken von Institutionen verlassen und die Gesellschaft erreichen (AGUSTINHO et al., 2018).

Die Förderung von Synergien kommt der Gesellschaft als Ganzes zugute; Regierungen streben eine Entwicklung mit wirtschaftlichen Steigerungen an, um soziale Vorteile zu schaffen, Universitäten betreiben die Produktion von Wissen, das die bestehende Wissenschaft ergänzt, aber oft ohne Kontextualisierung in der Akademie selbst verbleibt, und Unternehmen müssen auf dem Wettbewerbsmarkt überleben, um Profitabilität zu erreichen. So kann das Zusammentreffen dieser Aspekte durch die Technologietransferzentren (TTZ) erleichtert werden.

Agustinho et al. (2018) behaupten, dass Ökonomen den Innovationsprozess in drei Phasen einteilen: Erfindung (die Idee, die potenziell für kommerzielle Nutzung offen ist), Innovation (kommerzielle Nutzung) und Diffusion (Verbreitung neuer Produkte und Verfahren durch den Markt). Offensichtlich ist die von NIT geleistete Arbeit von zentraler Bedeutung, da die technologische Verbreitung die Art und Weise ist, wie sich Innovationen auf dem Markt ausbreiten. Die Verbreitung von Innovationen durch NIT kann sich effektiv auf das Wirtschaftssystem auswirken.

Silva, et al. (2015) Analysieren Sie den Prozess des Technologietransfers zwischen Universität und Industrie in Nits öffentlicher Universitäten des Bundesstaates Paraná, wo sie eine Reihe von Warnungen hervorheben, um die Leistung dieser Instanz zu verbessern.

Einer der Punkte betrifft die Steigerung der Geschäftsfähigkeit, um mit den durch neue Technologien verursachten Veränderungen Schritt zu halten, um Produkte zu verbessern oder Innovationen einzubauen. Zweifellos sollten die NIT ihre Beziehungen zu Unternehmen verbessern und versuchen zu sehen, welche technologischen Engpässe in Forschungseinrichtungen angegangen werden können; NITs fehlt die Sensibilität, um innovative Bedürfnisse zu realisieren, was die Kreativität der Akademie stimuliert, was zu Innovationen führt, die dem sozioökonomischen Wohlbefinden zugute kommen.

Es ist auch Teil der Routine der NIT, institutionelle Interaktionen im akademischen Bereich zu fördern, mit Blick auf die Bildung spezieller Forschungsgruppen und die Entwicklung von Innovationen, deren Dynamik translational ist. Daher sollten intellektuelle Reize unter Einbeziehung junger Forscher berücksichtigt werden. Der Entwicklung eines kooperativen Umfelds bedarf besonderer Aufmerksamkeit, da sie sich zwangsläufig mit den Interessen von Wissenschaft und Unternehmen auseinandersetzt. Es liegt jedoch an den NIT, die Ausbildung in das translationale Umfeld zu stimulieren.

Agustinho et al. (2018) sind der Ansicht, dass Forscher an Universitäten die Zusammenarbeit mit der Industrie als eine wesentliche organisatorische Fähigkeit betrachten sollten. Sicherlich werden die NITs in der Lage sein, wirksame Mechanismen zur Konsolidierung dieser Zusammenarbeit zu entwickeln.

Andererseits sollten NITs eine stärkere Interaktion mit der Regierung anstreben, um die Mittelbeschaffung zu erleichtern, insbesondere im Hinblick auf die Finanzierung von Forschung, die sich aus Krisen Anforderungen ergibt. Eine der brasilianischen Schwierigkeiten ist der bürokratische Aufwand im Zusammenhang mit dem Schutz des Geistes und dem Technologietransfer, sowohl im nationalen als auch im internationalen Umfeld. Es muss mehr bürokratische Agilität angestrebt werden, eine politische Aktion, die durch NITs ausgelöst werden kann.

Die Fortschritte bei Innovation und Patenten innerhalb der brasilianischen Regierung erfolgten, als die brasilianische Regierung zu Beginn des Jahres 2000 ihre Bildungs- und Forschungseinrichtungen mit der Umsetzung des Zentrums für technologische Innovation und der Regulierung des Patentgesetzes strukturierte. Trotz dieser äußerst wichtigen Initiativen fehlten einige Punkte, um Erfolg zu haben, insbesondere die Forschung im Bereich der natürlichen Ressourcen. Zugang zum Naturerbe durch den Verwaltung für genetisches Erbe (CGen); die Zeit der Erlangung von Patenten, die bis zu 10 Jahre reicht und schließlich die kulturelle Frage der Forscher über 50 Jahre.

10. ENDGÜLTIGE ÜBERLEGUNGEN

Trotz der amazonischen Bemühungen, solide wissenschaftliche Erkenntnisse zu produzieren, können die komplexen Anforderungen aufgrund der sehr zaghaften Einhaltung der translationalen Methodik durch die lokale Akademie immer noch nicht mit kategorischen Antworten rechnen. Andererseits könnte der Einfluss wissenschaftlicher Ergebnisse auf Entscheidungsträger dauerhafter sein, wenn ein gewisser wissenschaftlicher Aktivismus eingenommen würde, um Lösungen sichtbarer zu machen, die oft leicht verfügbar sind, aber am Ende in Universitätsbibliotheken verschlossen bleiben.

Einer der Indikatoren dafür, dass die Ergebnisse in der Disziplinierung bestehen bleiben, ist ein Mangel an Edikten, die die Bildung translationaler Forschungsgruppen fördern, die wiederum mathematische Modellierung ermöglichen, die die schnellsten Möglichkeiten sind, Alternativen für das Governance-Management anzubieten, insbesondere im Amazonasgebiet. Dieses Tool bietet immer Szenarien mit hoher probabilistischer Zuverlässigkeit und ist eine wichtige Unterstützung für politische Entscheidungen. Diese Dimension steckt jedoch noch in den Kinderschuhen, und die amazonischen Bachelor- und Graduiertenprogramme haben nicht gesehen, wie dringend ihre Einführung ist. Zudem ist der Dialog zwischen den verschiedenen regionalen Forschungsgruppen noch tangential. Es gibt keine Strukturierungsprogramme, um Institutionen zusammenzubringen und translationale Ergebnisse zu produzieren, eine Aufgabe, die von den regionalen Stiftungen, die die Forschung unterstützen[8] geleitet werden könnte.

Die Freiräume zwischen der Akademie und den sozialen Bereichen sollten intensiviert werden, damit der Dialog ununterbrochen stattfand. Die Technologietransferzentren (TTZ), die die geeigneten Fenster für diesen Dialog sind, handeln im Falle Amazons mit reduzierter Geschwindigkeit, könnten aber Ort der Induktion von Innovationen und der Gewinnung von Ressourcen für die Forschung sein, um die Entstehung von Technologieparks und folglich den sozioökonomischen Fortschritt zu fördern.

VERWEISE

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ANHANG – FUSSNOTE

[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] Arzt. ORCID: 0000-0002-1955-288X.

[2] Doktorat. ORCID: 0000-0002-0184-9845.

[3] Doktorat. ORCID: 0000-0002-9913-2403.

Eingereicht: Juli 2021.

Genehmigt: Januar 2022.

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