Статья биолога Маркова про биологические аргументы о поглупении человечества (ссылку увидел в канале https://www.tg-me.com/hippopocampus/220)
https://trv-science.ru/2021/09/glupeet-li-chelovechestvo/?fbclid=IwAR2zmOYKgyOLYuvO6EwDf7LNeoNHQoeD6lO4ku9LsqkDocRT7UIIxiSgLr8#lightbox-gallery-0/2/
Если коротко: реальных следствий для понимания интеллекта, его динамики и перспектив хотя бы на ближайшее столетие – ноль. При этом много на удивление осмысленных комментариев от читателей. Если вы не согласны и видите какие-то интересные следствия из этого обзора – поделитесь в комментариях.
Сначала обсуждается снижение размера мозга, которое наблюдается за последние двадцать+ тысяч лет. Один этот факт, на мой взгляд, полностью дискредитирует идею связывать размеры мозга с интеллектом. Как на групповом, так и на индивидуальном уровне интеллектуальные достижения за время снижения размера мозга только росли. Марков сам пишет, что снижение размера мозга и, как следствие (по мнению Маркова) – интеллектуальных способностей – компенсировалось развитием культуры. При этом он вообще не рассматривает идею о том, что мозг, очень вероятно, в первую очередь нужен не чтобы тесты на IQ проходить, а чтобы, например, планировать движения. Изменения двигательных задач (и вообще экологической ниши) вполне могли повлиять на перестройку мозга.
Дальше он размышляет про изменения отбора генов, связанных с интеллектом, в последние 200 лет. Мол, люди с “плохими” генами не умирают как в дикой природе, поэтому патологические мутации накапливаются. И другой аргумент – про то, что активнее размножаются люди с низким интеллектом. Тут я содержательно комментировать не буду. Но кажется, там очень много спекуляций и допущений. И вообще, без обсуждения с читателем того, что такое наследуемость, такие вещи обсуждать очень сложно. Как сказал мне однажды один небезызвестный психогенетик: простыми методами генетики наследуемость числа пальцев на руке будет оценена примерно на ноль – потому что люди практически не отличаются по этому показателю, а значит, нельзя отследить вклад генов в разброс этого показателя в популяции. И когда Марков пишет, что при выравнивании социальных условий, наследуемость интеллекта будет увеличиваться, начинаешь задумываться: это про гены или про статистику, которую мы используем? Но это вопрос сложный и к нему мы в канале ещё как-нибудь вернёмся.
Ко всему сказанному, должен отдать должное Маркову в том, как он подчёркивает роль культурной эволюции в эволюции человека.
P.S. Кстати, фильм Идиократия – дурацкий. Prove me wrong!
https://trv-science.ru/2021/09/glupeet-li-chelovechestvo/?fbclid=IwAR2zmOYKgyOLYuvO6EwDf7LNeoNHQoeD6lO4ku9LsqkDocRT7UIIxiSgLr8#lightbox-gallery-0/2/
Если коротко: реальных следствий для понимания интеллекта, его динамики и перспектив хотя бы на ближайшее столетие – ноль. При этом много на удивление осмысленных комментариев от читателей. Если вы не согласны и видите какие-то интересные следствия из этого обзора – поделитесь в комментариях.
Сначала обсуждается снижение размера мозга, которое наблюдается за последние двадцать+ тысяч лет. Один этот факт, на мой взгляд, полностью дискредитирует идею связывать размеры мозга с интеллектом. Как на групповом, так и на индивидуальном уровне интеллектуальные достижения за время снижения размера мозга только росли. Марков сам пишет, что снижение размера мозга и, как следствие (по мнению Маркова) – интеллектуальных способностей – компенсировалось развитием культуры. При этом он вообще не рассматривает идею о том, что мозг, очень вероятно, в первую очередь нужен не чтобы тесты на IQ проходить, а чтобы, например, планировать движения. Изменения двигательных задач (и вообще экологической ниши) вполне могли повлиять на перестройку мозга.
Дальше он размышляет про изменения отбора генов, связанных с интеллектом, в последние 200 лет. Мол, люди с “плохими” генами не умирают как в дикой природе, поэтому патологические мутации накапливаются. И другой аргумент – про то, что активнее размножаются люди с низким интеллектом. Тут я содержательно комментировать не буду. Но кажется, там очень много спекуляций и допущений. И вообще, без обсуждения с читателем того, что такое наследуемость, такие вещи обсуждать очень сложно. Как сказал мне однажды один небезызвестный психогенетик: простыми методами генетики наследуемость числа пальцев на руке будет оценена примерно на ноль – потому что люди практически не отличаются по этому показателю, а значит, нельзя отследить вклад генов в разброс этого показателя в популяции. И когда Марков пишет, что при выравнивании социальных условий, наследуемость интеллекта будет увеличиваться, начинаешь задумываться: это про гены или про статистику, которую мы используем? Но это вопрос сложный и к нему мы в канале ещё как-нибудь вернёмся.
Ко всему сказанному, должен отдать должное Маркову в том, как он подчёркивает роль культурной эволюции в эволюции человека.
P.S. Кстати, фильм Идиократия – дурацкий. Prove me wrong!
Кстати, чтобы два раза не вставать, отдельным постом даю ссылку на старую TED-лекцию Д. Вольперта с провокационным названием: The real reason for brains. В ней он рассказывает, что основная задача, для которой в эволюции развивался мозг – это планирование движений. И уже потом оказалось, что с помощью сформированных нейрофизиологических инструментов можно решать всякие сложные когнитивные задачки.
Был уверен, что постил эту лекцию в канал, но не нашёл. Видимо, перекрываются воспоминания с моих презентаций студентам: люблю давать послушать эту лекцию, когда говорю (спекулятивно, конечно), что дорога к сильному искусственному интеллекту скорее лежит через роботов Boston Dynamics, чем через программы типа AlphaGo.
https://www.ted.com/talks/daniel_wolpert_the_real_reason_for_brains?language=en
Был уверен, что постил эту лекцию в канал, но не нашёл. Видимо, перекрываются воспоминания с моих презентаций студентам: люблю давать послушать эту лекцию, когда говорю (спекулятивно, конечно), что дорога к сильному искусственному интеллекту скорее лежит через роботов Boston Dynamics, чем через программы типа AlphaGo.
https://www.ted.com/talks/daniel_wolpert_the_real_reason_for_brains?language=en
Ted
The real reason for brains
Neuroscientist Daniel Wolpert starts from a surprising premise: the brain evolved, not to think or feel, but to control movement. In this entertaining, data-rich talk he gives us a glimpse into how the brain creates the grace and agility of human motion.
👍3
В обсуждении видео про написание статей я сказал, что у меня нет списка материалов, которые я мог бы всем посоветовать для улучшения своих писательских навыков: я просто читаю/смотрю то, что мне попадается на глаза. Что-то проходит мимо, что-то оказывается полезным, что-то оседает в памяти и влияет на то, как я пишу в дальнейшем. Но у меня есть небольшой набор материалов, которые я когда-то сохранил и периодически к ним возвращаюсь. Вот несколько сохранённых заметок (в порядке полезности):
- Как писать научные статьи – классный пост в фб от одного знакомого
- Ten simple rules for structuring papers
- Как дорабатывать уже отрецензированную статью
- How to legally re-use your own figures
Мои собственные советы:
- старайтесь начать писать сразу же, как исследование закончилось (а лучше – до или в процессе проведения исследования).
- если не пишется связный текст, пишите отдельными предложениями с новой строчки. Это будущие абзацы.
- у большинства статей один первые автор + соавторы. Первыей автор ответственен за основную работу; соавторы – помогают. Не нужно размазывать ответственность.
- постарайтесь сделать хорошие графики, чтобы по ним был сразу понятен результат работы.
- давайте почитать коллегам до отправки статьи в журнал.
- используйте менеджеры для ссылок на литературу - иначе замучаетесь править библиографию.
- нужно найти свой режим для письма. Кому-то лучше пишется утром, другим – в конце дня.
- не используйте нестандартные (для вашей области) инструменты для письма, если у вас есть соавторы (в LaTeX не все умеют).
Скидывайте в комментриях другие материалы и советы, которые показались вам полезными.
- Как писать научные статьи – классный пост в фб от одного знакомого
- Ten simple rules for structuring papers
- Как дорабатывать уже отрецензированную статью
- How to legally re-use your own figures
Мои собственные советы:
- старайтесь начать писать сразу же, как исследование закончилось (а лучше – до или в процессе проведения исследования).
- если не пишется связный текст, пишите отдельными предложениями с новой строчки. Это будущие абзацы.
- у большинства статей один первые автор + соавторы. Первыей автор ответственен за основную работу; соавторы – помогают. Не нужно размазывать ответственность.
- постарайтесь сделать хорошие графики, чтобы по ним был сразу понятен результат работы.
- давайте почитать коллегам до отправки статьи в журнал.
- используйте менеджеры для ссылок на литературу - иначе замучаетесь править библиографию.
- нужно найти свой режим для письма. Кому-то лучше пишется утром, другим – в конце дня.
- не используйте нестандартные (для вашей области) инструменты для письма, если у вас есть соавторы (в LaTeX не все умеют).
Скидывайте в комментриях другие материалы и советы, которые показались вам полезными.
Пишут, что пост в фб закрытый. И правда - там доступ для друзей друзей. Публикую текстом. Это конспект видео, которое уже недоступно на ютубе :-/
<<
Как писать статью:
1. Сначала идея, потом статья, потом уже исследования. Статья помогает задать план. Черновиком удобно обмениваться с другими людьми.
2. Писать статью по поводу ЛЮБОЙ идеи, неважно насколько вам она кажется тривиальной. Пока пишешь статью, идея становится более интересной.
3. Выделите ключевую идею. Она должна быть полезной и re-usable. Надо заразить умы людей. Статья нужна не для сиюминутной пользы, а для вечности. В ней должна быть одна ясная и понятная идея. Ее можно не знать в начале статьи, но важно знать в конце.
4. Надо четко выделять моменты, где вы доносите идею (ping), нужно писать прямо «the main idea of this article is:…» «in this section we presents the main contribution ofthe paper»
5. Рассказывайте историю. Как будто вы рассказываете коллегам у доски. План такой:
1. i. Here is a problem
2. ii. It’s an interesting problem
3. iii. It’s an unsolved problem
4. iv. Here is my idea
5. v. My idea works (details, data)
6. vi. Here’s how my idea compares to other people’s approaches
6. Учитывайте то, как люди читают статьи. Важно, чтобы прервавшись на любом месте, они бы уже вынесли что-то ценное:
1. Title (1000 readers)
2. Abstract (4 sentences 100 readers)
3. Introduction (1 pages 100 readers)
4. The problems (1 page 10 readers)
5. 5. My idea (2 pages 10 readers)
6. 6. The details (5 pages 3 readers)
7. 7. Related work (1-2 pages)
8. 8. Conclusions and further work (.5 pages)
7. Особое внимание уделите введению, тут еще много читателей:
1. Опишите проблему, приведите примеры. Избегайте тривиальных обобщений
2. Укажите явно ваш вклад. Начните с этого списка, выделяйте каждый вклад отдельным буллетом - пусть вся остальная статья подтверждает каждый буллет. Если читателю понравится вклад - он прочитает всю статью. Проверьте, что текст статьи содержит подтверждения для каждого буллета! Помните, что вклад нужно формировать в опровержимой манере.
8. Ставьте литобзор в конце, а не в начале. Иначе это становится серьезным барьером между вашей идеей и читателем. Не принижайте достижений предшественников. Хвалите всех, кто помогал и признавайте слабости своей работы.
9. Читатель - прежде всего. Не закидывайте его сразу общими решениями, объясните сначала на паре простых примеров, а уже затем обобщайте. Но не рассказывайте, каким сложным путем вы шли к идее, дайте читателю самый простой путь.
10. Слушай своих читателей. Дайте почитать статью всем своим друзьям. Объясните им, что вы от них хотите (намного важнее, чтобы они нашли непонятные моменты, чем ошибки в словах - объясните им это чётко). Используйте только одного человека за раз, исправляйте все замеченные им ошибки. После этого отправьте статью вашему конкуренту с просьбой «вы могли бы проверить, правильно ли я описал вашу работу?». Очень полезно услышать от них критику, т.к. им потом рецензировать вашу работу). Прислушивайтесь к критике!
>>
by Андрей Афанасьев
<<
Как писать статью:
1. Сначала идея, потом статья, потом уже исследования. Статья помогает задать план. Черновиком удобно обмениваться с другими людьми.
2. Писать статью по поводу ЛЮБОЙ идеи, неважно насколько вам она кажется тривиальной. Пока пишешь статью, идея становится более интересной.
3. Выделите ключевую идею. Она должна быть полезной и re-usable. Надо заразить умы людей. Статья нужна не для сиюминутной пользы, а для вечности. В ней должна быть одна ясная и понятная идея. Ее можно не знать в начале статьи, но важно знать в конце.
4. Надо четко выделять моменты, где вы доносите идею (ping), нужно писать прямо «the main idea of this article is:…» «in this section we presents the main contribution ofthe paper»
5. Рассказывайте историю. Как будто вы рассказываете коллегам у доски. План такой:
1. i. Here is a problem
2. ii. It’s an interesting problem
3. iii. It’s an unsolved problem
4. iv. Here is my idea
5. v. My idea works (details, data)
6. vi. Here’s how my idea compares to other people’s approaches
6. Учитывайте то, как люди читают статьи. Важно, чтобы прервавшись на любом месте, они бы уже вынесли что-то ценное:
1. Title (1000 readers)
2. Abstract (4 sentences 100 readers)
3. Introduction (1 pages 100 readers)
4. The problems (1 page 10 readers)
5. 5. My idea (2 pages 10 readers)
6. 6. The details (5 pages 3 readers)
7. 7. Related work (1-2 pages)
8. 8. Conclusions and further work (.5 pages)
7. Особое внимание уделите введению, тут еще много читателей:
1. Опишите проблему, приведите примеры. Избегайте тривиальных обобщений
2. Укажите явно ваш вклад. Начните с этого списка, выделяйте каждый вклад отдельным буллетом - пусть вся остальная статья подтверждает каждый буллет. Если читателю понравится вклад - он прочитает всю статью. Проверьте, что текст статьи содержит подтверждения для каждого буллета! Помните, что вклад нужно формировать в опровержимой манере.
8. Ставьте литобзор в конце, а не в начале. Иначе это становится серьезным барьером между вашей идеей и читателем. Не принижайте достижений предшественников. Хвалите всех, кто помогал и признавайте слабости своей работы.
9. Читатель - прежде всего. Не закидывайте его сразу общими решениями, объясните сначала на паре простых примеров, а уже затем обобщайте. Но не рассказывайте, каким сложным путем вы шли к идее, дайте читателю самый простой путь.
10. Слушай своих читателей. Дайте почитать статью всем своим друзьям. Объясните им, что вы от них хотите (намного важнее, чтобы они нашли непонятные моменты, чем ошибки в словах - объясните им это чётко). Используйте только одного человека за раз, исправляйте все замеченные им ошибки. После этого отправьте статью вашему конкуренту с просьбой «вы могли бы проверить, правильно ли я описал вашу работу?». Очень полезно услышать от них критику, т.к. им потом рецензировать вашу работу). Прислушивайтесь к критике!
>>
by Андрей Афанасьев
#статья Уты Фрит (состоит в некотором родстве с Крисом Фритом) о медленной науке.
Медленная наука – это одна из идей, где воспоминания старшего поколения о более зелёной траве совпадают с чаяниями молодёжи.
Идея не в том, чтобы замедлить науку в целом, а в том, чтобы замедлить научную продукцию – статьи. А также заменить большое количество краткосрочных проектов на меньшее количество долгосрочных. Предполагается, что так можно приблизить науку к её изначальным благородным целям и снизить давление на учёных, от которых сейчас требуется постоянно публиковаться и получать гранты.
Главная радикальная идея: ограничить число публикаций, которое может опубликовать человек за год. В эпоху интернета звучит дико и непонятно, как это реализовывать, но что-то в этом есть.
Я сталкивался с двумя позициями по этому поводу:
- что увеличение числа публикаций ведёт к увеличению шума, а значит, осмысленную научную информацию получать всё сложнее
- что любые меры по торможению научной активности, включая публикации – это попытка затормозить прогресс, потому что без ограничений с кучей шлака публикуются и полезные работы (важность которых может быть осознанна позже)
Я скорее согласен с первой позицией, так что я за slow science.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364661319302426
Медленная наука – это одна из идей, где воспоминания старшего поколения о более зелёной траве совпадают с чаяниями молодёжи.
Идея не в том, чтобы замедлить науку в целом, а в том, чтобы замедлить научную продукцию – статьи. А также заменить большое количество краткосрочных проектов на меньшее количество долгосрочных. Предполагается, что так можно приблизить науку к её изначальным благородным целям и снизить давление на учёных, от которых сейчас требуется постоянно публиковаться и получать гранты.
Главная радикальная идея: ограничить число публикаций, которое может опубликовать человек за год. В эпоху интернета звучит дико и непонятно, как это реализовывать, но что-то в этом есть.
Я сталкивался с двумя позициями по этому поводу:
- что увеличение числа публикаций ведёт к увеличению шума, а значит, осмысленную научную информацию получать всё сложнее
- что любые меры по торможению научной активности, включая публикации – это попытка затормозить прогресс, потому что без ограничений с кучей шлака публикуются и полезные работы (важность которых может быть осознанна позже)
Я скорее согласен с первой позицией, так что я за slow science.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364661319302426
В одной бихевиористской книжке мне случайно попалась глава про экспериментирование на себе. Там приведены несколько историй о том, как авторы проводили опыты на разные темы на самих себе.
Из любопытного: тренировка генерировать случайные числа. Как оказывается, это тренируемый навык. Любопытно, каков механизм. По идее, то, что мешает нам генерировать случайные последовательности - это заученные закономерности и стратегии. Тренировка, таким образом, должна заключаться в торможении привычных осознанных и неосознанных стратегий (скорее неосознанных, потому что осознанные должны и так хорошо произвольно оттормаживаться).
Ещё один подраздел посвящён эмпирической проверке гипотезы о связи обработанности еды и весе.
Ещё один – про то, как автор боролся со слишком ранним просыпанием (3-5 утра). Одним из факторов оказался завтрак - после отказа от него автор стал просыпаться супер-рано реже. Однако дальнейшие опыты показали, что это не единственный фактор. Среди других факторов, например, оказалось количество времени, проведённого на ногах: переход к стоячей работе свёл ранние просыпания практически к нулю.
Самоэкспериментирование такого рода выглядит немного наивно, но есть в этом что-то искренне-научное, незамутненное академическими правилами и традициями, в рамках которых люди часто изучают сами не знают что. При этом там в конце довольно подробное обсуждение плюсов, минусов и подводных камней экспериментирования на себе.
Пока читал, вспомнил свой единственный опыт самоэкспериментирования – как я пытался отказываться от кофе в начале пандемии. Единственное, что выяснил тогда: у меня есть зависимость (и абстинентный синдром). Но я решил с ней не бороться, а взять её под контроль 🙂
[глава Self-Experimentation стр. 619-655]
Из любопытного: тренировка генерировать случайные числа. Как оказывается, это тренируемый навык. Любопытно, каков механизм. По идее, то, что мешает нам генерировать случайные последовательности - это заученные закономерности и стратегии. Тренировка, таким образом, должна заключаться в торможении привычных осознанных и неосознанных стратегий (скорее неосознанных, потому что осознанные должны и так хорошо произвольно оттормаживаться).
Ещё один подраздел посвящён эмпирической проверке гипотезы о связи обработанности еды и весе.
Ещё один – про то, как автор боролся со слишком ранним просыпанием (3-5 утра). Одним из факторов оказался завтрак - после отказа от него автор стал просыпаться супер-рано реже. Однако дальнейшие опыты показали, что это не единственный фактор. Среди других факторов, например, оказалось количество времени, проведённого на ногах: переход к стоячей работе свёл ранние просыпания практически к нулю.
Самоэкспериментирование такого рода выглядит немного наивно, но есть в этом что-то искренне-научное, незамутненное академическими правилами и традициями, в рамках которых люди часто изучают сами не знают что. При этом там в конце довольно подробное обсуждение плюсов, минусов и подводных камней экспериментирования на себе.
Пока читал, вспомнил свой единственный опыт самоэкспериментирования – как я пытался отказываться от кофе в начале пандемии. Единственное, что выяснил тогда: у меня есть зависимость (и абстинентный синдром). Но я решил с ней не бороться, а взять её под контроль 🙂
[глава Self-Experimentation стр. 619-655]
Джон Лилли (1915-2001) - энциклопедист 20 века, исследователь психоделиков, а также изобретатель камер сенсорной депривации. Последнюю часть жизни посвятил исследованиям коммуникации с дельфинами. Кстати, сегодня 20 лет со дня его смерти. Его сайт - лучшее надгробие, которое только можно было для него придумать.
https://www.johnclilly.com/
https://www.johnclilly.com/
weinberg lessons science.pdf
160.2 KB
Короткая статья С. Вайнберга с четырьмя советами молодым учёным:
- не пытайтесь прочитать всё перед тем тем, как начать своё собственное исследование. Учитесь параллельно с собственной работой;
- работайте в областях, где всё непонятно и хаотично, а не ясно и хорошо изучено;
- не корите себя за напрасно потраченное время;
- изучайте историю своей науки.
- не пытайтесь прочитать всё перед тем тем, как начать своё собственное исследование. Учитесь параллельно с собственной работой;
- работайте в областях, где всё непонятно и хаотично, а не ясно и хорошо изучено;
- не корите себя за напрасно потраченное время;
- изучайте историю своей науки.
Я в целом хорошо отношусь к Талебу. Но, кажется, он – худший преподаватель статистики, которого я видел.
Хотя конкретно в этом видео он излагает интересную мысль: что люди как правило неправильно понимают стандартное отклонение.
https://youtu.be/iKJy2YpYPe8
Хотя конкретно в этом видео он излагает интересную мысль: что люди как правило неправильно понимают стандартное отклонение.
https://youtu.be/iKJy2YpYPe8
YouTube
MINI-LESSON 1: Breaking down intuitively the concept of standard deviation. Why pple don't get it.
SIMPLIFIED TUTORIAL, 1 (in the series where we break down concepts intuitively):
Before we talk about correlation, let's discuss standard deviation, its analog in dimension 1. People don't get while using it as a metric for deviation!
This is simplified…
Before we talk about correlation, let's discuss standard deviation, its analog in dimension 1. People don't get while using it as a metric for deviation!
This is simplified…
Бывает мигрень с аурой – специфическим психическим состоянием перед приступом головной боли, часто с выпадением частей визуального поля и головокружением (это состояние шире известно по эпилепсии).
А бывает такая же аура без последующей головной боли. Узнал об этом из разговора с коллегой, когда рассказывал ему, как у меня бывает. Оказалось, это состояние исследовано и диагностируется после исключения других возможных причин.
https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.601.7445&rep=rep1&type=pdf
А бывает такая же аура без последующей головной боли. Узнал об этом из разговора с коллегой, когда рассказывал ему, как у меня бывает. Оказалось, это состояние исследовано и диагностируется после исключения других возможных причин.
https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.601.7445&rep=rep1&type=pdf
Slowed canonical progress in large fields of science
Пока я немного отвлёкся от канала, обзор на интересную наукометрическую статью вышел в другом.
Статья рассказывает о “парадоксе золотого века науки”: чем больше исследований публикуется, тем медленнее прогресс науки. Под замедлением прогресса подразумевается укрепление “канона” – высокоцитируемых работ. Предполагается, что прогресс связан с оценкой идей и их развитием. Если при увеличении числа работ, непропорционально увеличивается цитируемость и так уже высокоцитируемых работ (увеличивается неравенство между высоко- и низкоцитируемыми работами) – это признак того, что появляется меньше новых идей или на них меньше обращают внимание. Этот эффект и описали авторы.
Я писал об этом раньше как о проблеме сигнала/шума: чем больше шума (бессодержательных публикаций) – тем сложнее в нём обнаружить сигнал (ценный вклад в исследовательскую область).
Хороший аргумент в пользу медленной науки [раз, два].
https://www.pnas.org/content/118/41/e2021636118
Пока я немного отвлёкся от канала, обзор на интересную наукометрическую статью вышел в другом.
Статья рассказывает о “парадоксе золотого века науки”: чем больше исследований публикуется, тем медленнее прогресс науки. Под замедлением прогресса подразумевается укрепление “канона” – высокоцитируемых работ. Предполагается, что прогресс связан с оценкой идей и их развитием. Если при увеличении числа работ, непропорционально увеличивается цитируемость и так уже высокоцитируемых работ (увеличивается неравенство между высоко- и низкоцитируемыми работами) – это признак того, что появляется меньше новых идей или на них меньше обращают внимание. Этот эффект и описали авторы.
Я писал об этом раньше как о проблеме сигнала/шума: чем больше шума (бессодержательных публикаций) – тем сложнее в нём обнаружить сигнал (ценный вклад в исследовательскую область).
Хороший аргумент в пользу медленной науки [раз, два].
https://www.pnas.org/content/118/41/e2021636118
Забавная статья, в которой авторы (представители неведомой мне дисциплины социо-физики) попытались посчитать, влияет ли день недели, в который авторы отправили статью в журнал на вероятность принятия статьи в этот журнал.
Оказалось, что больше всего статей отправляется в среду, но быть опубликованной у статьи шанс выше, если она отправлена во вторник.
Исследование нельзя назвать серьёзным: кроме странного бэкграунда авторов, там довольно специфическая выборка – статьи, отправленные в Journal of the Serbian Chemical Society. Но попытка интересная и, думаю, там может быть какая-то зависимость, но связанная скорее не с днями недели самими по себе, а с привычками авторов, которые могут коррелировать с качеством статей (как резонно предполагают в комментариях в твиттере).
Оказалось, что больше всего статей отправляется в среду, но быть опубликованной у статьи шанс выше, если она отправлена во вторник.
Исследование нельзя назвать серьёзным: кроме странного бэкграунда авторов, там довольно специфическая выборка – статьи, отправленные в Journal of the Serbian Chemical Society. Но попытка интересная и, думаю, там может быть какая-то зависимость, но связанная скорее не с днями недели самими по себе, а с привычками авторов, которые могут коррелировать с качеством статей (как резонно предполагают в комментариях в твиттере).
Есть такой философ Ричард Браун, занимается философскими исследованиями сознания на стыке с когнитивной наукой (я писал про него раньше как-то). У него на канале вышло новое видео, где он рассуждает про философских зомби (и шомби). Он недавно начал кататься на скейте, поэтому в видео много вставок из скейтпарка.
Интересный персонаж в современной философии сознания. Аристотель со своими учениками философствовал во время прогулок (почему их и называли перипатетиками). Современные философы философствуют в машине по дороге в скейт-парк...
https://youtu.be/T0jw5GMRm-Y
Интересный персонаж в современной философии сознания. Аристотель со своими учениками философствовал во время прогулок (почему их и называли перипатетиками). Современные философы философствуют в машине по дороге в скейт-парк...
https://youtu.be/T0jw5GMRm-Y
Автор канала Нейроэкзистенциализм добавил мой канал в свою подборку. Приятно!