1. 분류 및 분류 :
* 생물학적 과학 : 이것은 가장 전형적인 예입니다. 과학자들은 공유 특성 (예 :왕국, 계통, 계급, 질서, 가족, 속, 종)에 따라 유기체를 계층 적 그룹으로 분류합니다. 이 시스템은 삶의 다양성을 조직하고 이해하는 데 도움이됩니다.
* 다른 필드 : 이 원리는 스펙트럼 유형 및 광도를 기반으로 별을 분류하거나 구조를 기반으로 화학 화합물을 분류하는 것과 같은 다른 영역에 적용될 수 있습니다.
2. 데이터베이스 및 정보 검색 시스템 :
* 과학 데이터베이스 : 이 데이터베이스에는 실험 결과, 출판물 및 시퀀스를 포함한 방대한 양의 데이터가 포함되어 있습니다. 예로는 GenBank (유전자 서열), PubMed (생의학 문헌) 및 화학적 초록 서비스 (화학 정보)가 있습니다.
* 검색 엔진 : Google Scholar와 같은 전문 검색 엔진은 관련 과학 문헌 및 데이터를 검색하도록 설계되었습니다.
3. 리뷰 및 메타 분석 :
* 문헌 검토 : 과학자들은 특정 주제에 대한 여러 연구 결과를 종합하고 요약합니다. 이 검토는 지식의 격차를 식별하고 미래의 연구 방향을 제안하는 데 도움이됩니다.
* 메타 분석 : 이 기술은 통계적 방법을 사용하여 여러 연구의 데이터를 결합하여보다 강력하고 일반화 가능한 결론을 얻습니다.
4. 과학 저널 및 간행물 :
* 동료 검토 저널 : 과학자들은 분야의 다른 전문가들이 자신의 작업을 검토하고 비판하는 저널에 자신의 연구 결과를 게시합니다. 이 과정은 연구의 품질과 타당성을 보장하는 데 도움이됩니다.
* 책과 논문 : 이들은 특정 주제에 대한 심층적 인 적용 범위를 제공하며 일반 청중이나 전문가를 위해 작성할 수 있습니다.
5. 이론과 모델 :
* 과학 이론 : 이것들은 많은 증거에 기초한 자연 현상에 대한 잘 지원되는 설명입니다. 예는 진화론과 중력 이론이 포함됩니다.
* 과학 모델 : 이것들은 과학자들이 그들의 행동을 이해하고 예측할 수 있도록하는 복잡한 시스템의 단순화 된 표현입니다.
6. 회의 및 워크샵 :
* 과학 회의 : 과학자들은 자신의 발견을 발표하고, 새로운 아이디어를 논의하며, 동료들과 네트워크를 모으기 위해 모입니다. 이 회의는 연구를 전파하고 협력을 촉진하는 데 도움이됩니다.
7. 공개 과학 및 데이터 공유 :
* 공개 액세스 간행물 : 소속이나 자원에 관계없이 모든 사람이 자유롭게 연구 할 수 있습니다.
* 데이터 리포지토리 : 연구 데이터를 공유하고 보관하기위한 중앙 집중식 위치, 투명성 및 재현성을 촉진합니다.
과학적 정보를 조직하는 이러한 방법은 상호 연결되어 있으며 과학 지식의 집단 발전에 기여합니다. 이들은 과학자들이 이전 연구를 구축하고 새로운 연구 질문을 식별하며 기존 이론을 테스트하고 개선 할 수 있도록 허용합니다.
