:: Conhecimento à Priori [Série – XLVI]
Conhecimento
à Priori [Série – XLVI]
O Conhecimento à Priori é o
conhecimento que um indivíduo tem sobre algo que não foi necessário a existência
de um estudo prévio que dessem origem às conclusões em que chegou. Embora não
haja a tensionalidade do estudo sobre alguma abordagem o conhecimento à priori
parte de uma observação laica de um ou mais fenômenos que deem como
interpretação uma resposta que sirva de base inicial para a formulação de proposições
mais complexas.
A vantagem para este tipo de
conhecimento é que ele poupa número de interações lógicas, pois já parte de uma
resposta sobre um determinado fenômeno que se supõe aproximar ainda mais perto
do real efeito que se espera.
Cerebralmente falando
significa o mesmo que ativar não toda uma cadeia neural para se chegar a um
único resultado, mas ir para uma parte da atividade mecânica cognitiva e
inserir um argumento de forma que o processamento não seja desencadeado por
sobre toda a mente, mas apenas em sua porção final de convergência em que se
desencadeará uma resposta efetora ou motora.
Na ciência este tipo de
estudo é observado na cadeira científica chamada de Baysiana. Os baysianos são
especialistas em evocar para si respostas de fenômenos e utilizar os argumentos
como ponto inicial em suas interações lógicas a fim de se poupar processamento
de dados em suas pesquisas.
O problema deste tipo de
abordagem é quando a estatística utilizada em vez de aproximar-se da resposta
esperada na realidade o “chute” está mais distanciado do que se fosse utilizado
um estudo partindo de uma não suposição para sua resposta como elemento de
estudo.
Então é importante que o
cientista quando utilizar do conhecimento à priori seja o mais intuitivo
possível e utilizar-se da lógica filosófica para ver se é possível que seu
resultado esteja realmente contido ou na área proximal de uma resposta.
Este método é bastante
recomentado na utilização de grandes massas de dados em que o processamento é
muito dispendioso e que intervenções no processo de montagem do modelo são algo
bem quisto para o cientista que deseja poupar esforço para atingir o seu
objetivo que é a identificação do parâmetro.
De grande aplicação no mundo
da estatística sua imprecisão por falta de metodologia é classificada por
muitas pessoas de outras correntes do pensamento como um “achismo” do cientista
que interfere na resposta por causa de seu viés metodológico.
Porém um bom Baysiano é
capaz de causar o viés apenas para moldar o processo interativo para
aproximar-se ainda mais da resposta de forma a diminuir processamento de dados.
Não está em jogo aqui a
escolha dos parâmetros que se devem ser estudados. Os Baysianos sabem a
aplicação exata dos modelos e quais as limitações que estes modelos adquirem na
redução do processamento.
O problema crucial deste
ensinamento é o fato da ciência não querer utilizar elementos que partam de
fatores intuitivos. Porque o empirismo ainda não foi capaz de resolver o
conflito existente entre fatos que possam ser desencadeados quando alguns
parâmetros do modelo num processo de tomada de decisão são desconhecidos.
Mas o fato do reconhecimento da carreira
Baysiana já é uma expansão em atribuir uma utilidade para o conhecimento
intuitivo. Também em processos lógicos de indução e dedução em que não é
necessário transcorrer toda a linha de raciocínio para se chegar até a
consequência que é esperada e válida para tudo o que dela vier em correspondência.
O que a ciência precisa amadurecer
é que ela por si só não é capaz de orientar a vida dos seres humanos porque
ainda existem muitas lacunas metodológicas, éticas, morais, sociais,... ela
precisa e somente sobrevive se estiver substanciada em tentar provar elementos
não estruturados na forma de ciência.
A matéria prima necessária
para o conhecimento não está na forma metodológica aceita. De forma que a ciência
por si só não tem seu efeito esperado. E por isto ela não pode desprezar
qualquer conhecimento que seja oriundo de outras fontes que servirão de matéria
prima quando o nível instrumental estiver em coerência e desenvolvido para a
realização das constatações científicas.
Outra aplicação para a
corrente Baysiana é a utilização da inferência a priori para suprimir uma
lacuna metodológica quando ela não é possível de mensuração. Embora possa
aparentar ser um viés por parte do investigador científico, é de grande
aplicação quando a informação axiomática é inserida para que a formação de
modelos e pressupostos cujo desdobramento partam deste princípio permitam não
travar a ciência em outras relações que se deseja chegar a conclusões lógicas
viáveis.
Eu diria que sem o
Conhecimento à Priori nem tão pouco teríamos construído o sistema numérico e
suas relações que dispomos para a afetação na forma de cálculos.
LenderBook Company
16/08/2014 - Max Diniz Cruzeiro
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Max Diniz Cruzeiro
Electronics Technician
Bachelor of Statistics
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Postgraduate in Clinical Neuroscience
Postgraduate in Psychoanalytic Theory
Doctor PhD Student in Philosophy - Psychology: Cognitive
Self-taught Writer
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Specialist Self-taught in Remote Sensing
Self-taught as a Structuralist of thought models
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Memória: No dia de lançamento do App-Web Fev[28]/2018 o banco de dados internacional foi frágil para identificar o idioma Português. As consultas somente desencadeavam informações corretas se as PALAVRAS NÃO ESTIVESSEM ACENTUADAS. Nossa solução será colocar uma função no campo BUSCA no qual a palavra colhida é transformada para uma palavra sem acento para gerar corretamente a busca no mysql.
"O que exatamente este estudo que você desencadeia irá causar em nossa mente?"
Aprofundamento
Pesquisa
Ocupação
Renda
Exercício para a mente
Reflexão
Novas tendências de raciocínio
Pacificação
Deixará os usuários mais "espertos" quanto a influência da excitação não autorizada
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The brothers who are outside the celestial vault,
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Just as we are able to reflect and
limit the badly that arises within us and in relation to other beings
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