Robustness and Idealizations in Agent-Based Models of Scientific Interaction
Robustness and Idealizations in Agent-Based Models of Scientific Interaction
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基于主体的科学交互模型的稳健性和理想化
DOI：
10.1093/bjps/axy039
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
D. Šešelja
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
D. Šešelja
本文提出了一个基于代理的科学互动模型（ABM），旨在研究科学家的不同程度的联系如何影响他们的知识获取效率。该模型是建立在Zollman（[2010]）ABM的基础上，通过改变其一些理想化的假设，这些假设涉及模型背后的中心概念的表示：相互竞争的科学理论在认识上的成功，我们的研究结果表明，一个科学的联系程度是否以及在多大程度上取决于科学家选择的理论。社区的影响其效率是一个高度依赖于环境的问题，因为不同的条件会产生截然不同的结果。更一般地说，我们认为ABM的简单性可能会付出代价：在我们可以指定模型的适当目标现象之前，需要运行广泛的鲁棒性分析。1
The article presents an agent-based model (ABM) of scientific interaction aimed at examining how different degrees of connectedness of scientists impact their efficiency in knowledge acquisition. The model is built on the basis of Zollman’s ([2010]) ABM by changing some of its idealizing assumptions that concern the representation of the central notions underlying the model: epistemic success of the rivalling scientific theories, scientific interaction and the assessment in view of which scientists choose theories to work on. Our results suggest that whether and to what extent the degree of connectedness of a scientific community impacts its efficiency is a highly context-dependent matter since different conditions deem strikingly different results. More generally, we argue that simplicity of ABMs may come at a price: the requirement to run extensive robustness analysis before we can specify the adequate target phenomenon of the model. 1
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DOI：
10.1093/bjps/axx005
发表时间：
2018-12
期刊：
The British Journal for the Philosophy of Science
影响因子：
--
作者：
A. Reutlinger;D. Hangleiter;S. Hartmann
通讯作者：
A. Reutlinger;D. Hangleiter;S. Hartmann
在认知网络中，“少”真的是“多”吗？
影响因子：
1.7
作者：
Sarita Rosenstock;Justin P. Bruner;Cailin O’Connor
通讯作者：
Cailin O’Connor
影响因子：
1.5
作者：
C. Martini;M. F. Pinto
通讯作者：
M. F. Pinto
影响因子：
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作者：
Chavalarias, David
通讯作者：
Chavalarias, David
影响因子：
1.7
作者：
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通讯作者：
Thompson, Christopher