Ce este sistematica in stiinta?
Știința sistematică se referă la faptul că cunoștințele științifice nu sunt dispersate, ci unificate. Acestea fac parte dintr-un set și au sens numai în relația stabilită cu elementele acelui set.
Știința, pe de altă parte, este un proces sistematic și logic pentru a descoperi cum funcționează lucrurile în univers.
Este și corpul cunoașterii acumulate prin descoperiri despre toate lucrurile din univers.
În acest sens, explicațiile oferite de știință sunt structurate sistematic. Acestea reflectă ordinea și armonie prezente în realitate.
Dimensiunile științei sistematice
Știința sistematică permite cunoștințele științifice să se distingă de un alt tip de cunoaștere.
Aceasta nu înseamnă că alte forme de cunoaștere sunt complet nesistematice, dar, în comparație, prezintă un grad mai mare de sistematicitate.
Aceasta se referă la cunoașterea aceluiași subiect, nu la orice domeniu de cunoaștere ales arbitrar.
Acum, anumite dimensiuni pot explica această sistematică în știință.
descrieri
În științele formale, cum ar fi logica sau matematica, se obține un grad ridicat de sistemitate prin descrierile de bază ale obiectelor lor de studiu.
Aceste obiecte sunt caracterizate printr-un sistem de axiome complete și logic independente unele de altele.
Pe de altă parte, științele empirice folosesc clasificarea (taxonomii) sau periodizarea (separarea prin faze sau etape) ca o resursă pentru descriere.
explicații
În general, disciplinele istorice folosesc narațiune pentru a explica de ce au avut loc anumite evenimente sau procese, deși povestirile pot conține elemente teoretice sau legi.
Ei fac acest lucru sistematic, fiind atenți, de exemplu, să nu excludă posibile explicații alternative.
În științele empirice, descrierile au deja o putere explicativă. În plus, teoriile care sporesc foarte mult sistematica științei sunt prezentate datorită potențialului lor de a oferi explicații unificate.
predicții
Se pot distinge mai multe procedee de predicție, deși nu toate disciplinele prevăd.
Cel mai simplu caz se referă la predicții bazate pe regularitățile datelor empirice.
Când este folosit în știință, predicția este de obicei mult mai elaborată decât în cazul zilnic.
Apărarea declarațiilor de cunoștințe
Știința ia foarte în serios faptul că cunoașterea umană este în mod constant amenințată de eroare.
Aceasta poate avea mai multe cauze: ipoteze false, tradiții înrădăcinate, superstiții, iluzii, prejudecăți, prejudecăți și altele. Știința are mecanismele sale de detectare și eliminare a acestor surse de eroare.
În diferite domenii ale științei, există modalități de a vă apăra pretențiile. În științele formale, de exemplu, ele elimină eroarea oferind un test pentru orice afirmație care nu este o axiomă sau o definiție.
Pe de altă parte, în științele empirice, datele empirice joacă un rol preeminent în apărarea cererilor de cunoștințe.
Conectivitate epistemică
Cunoștințele științifice au legături mai articulate cu alte cunoștințe decât cu cunoașterea de zi cu zi.
În plus, există domenii tranzitorii între cercetarea științifică și activitățile conexe care sunt mai direcționate spre scopuri practice
Ideal de integritate
Știința face eforturi constante pentru îmbunătățirea și extinderea acumulării cunoștințelor. În special știința naturală modernă, a înregistrat o creștere remarcabilă, atât în ceea ce privește domeniul de aplicare, cât și acuratețea.
Generarea de cunoștințe
Știința este sistematică în a avea un obiectiv de cunoaștere completă și sistematică în realizarea acestui obiectiv.
Este mereu în mișcare să îmbunătățească sistematic datele existente și să obțină altele noi, să exploateze alte organisme de cunoaștere pentru propriile scopuri și să forțeze în mod sistematic șansa de a-și îmbunătăți cunoștințele.
Reprezentarea cunoștințelor
Cunoașterea științifică nu este doar un agregat murdar este structurat datorită conexiunii sale epistemice intrinseci.
O reprezentare corectă a cunoștințelor trebuie să ia în considerare această structură internă.
Pe scurt, sistematizarea poate avea mai multe dimensiuni. Ceea ce caracterizează știința este îngrijirea mai mare în excluderea posibilelor explicații alternative, elaborarea mai detaliată cu privire la datele pe care se bazează predicțiile, o mai mare grijă în detectarea și eliminarea surselor de eroare, printre altele .
Astfel, metodele folosite nu sunt unice pentru știință, ci trebuie să fie mult mai solicitate cu privire la modul de aplicare a metodelor.
