具体描述
The use of information and communication technology in scientific research has been hailed as the means to a new larger-scale, more efficient, and cost-effective science. But although scientists increasingly use computers in their work and institutions have made massive investments in technology, we still have little idea how computing affects the way scientists work and the kind of knowledge they produce. In Systematics as Cyberscience, Christine Hine explores these questions by examining the developing use of information and communication technology in one discipline, systematics (which focuses on the classification and naming of organisms and exploration of evolutionary relationships). Her sociological study of the ways that biologists working in this field have engaged with new technology is an account of how one of the oldest branches of science transformed itself into one of the newest and became a cyberscience. Combining an ethnographic approach with historical review and textual analysis, Hine investigates the emergence of a virtual culture in systematics and how that new culture is entwined with the field's existing practices and priorities. Hine examines the policy perspective on technological change, the material culture of systematics (and how the virtual culture aligns with it), communication practices with new technology, and the complex dynamics of change and continuity on the institutional level. New technologies have stimulated reflection on the future of systematics and prompted calls for radical transformation, but the outcomes are thoroughly rooted in the heritage of the discipline. Hine argues that to understand the impact of information and communication technology in science we need to take account of the many complex and conflicting pressures that contemporary scientists navigate. The results of technological developments are rarely unambiguous efficiency gains, and are highly discipline-specific.Christine Hine is Senior Lecturer in Sociology at the University of Surrey. She is the author of Virtual Ethnography. "I came away from this book with new insights about the sciences of systematics and with a sense that I had been given a rich panorama of an emerging cyberfield."--Geoffrey C. Bowker, Center for Science, Technology and Society, Santa Clara University"Christine Hine moves with analytic mobility, sidestepping the buzz in cyberscience buzzwords to reveal with respect and wonder the heart of a discipline."--Karen S. Baker, Scripps Institution of Oceanography, University of California, San Diego
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《Systematics as Cyberscience》这本书给我带来的冲击，不仅仅是对系统学研究方法论的刷新认知，更是对“科学”本身定义的一种重新思考。它深刻地揭示了，当科学研究与信息技术发生深度碰撞时，会激发出怎样的能量。书中对“赛博科学”这一概念的阐述，让我明白了这并非简单的技术叠加，而是一种全新的科学实践模式，它强调数据的高效获取、共享、整合与分析，以及跨学科、跨地域的协作。我特别欣赏书中对“数字化生命”的探讨，它不仅仅是指基因序列，更包括了生物体在各个尺度上产生的海量数据，从分子到生态系统。而系统学，作为一门旨在理解生命系统整体结构、功能和演化的学科，在赛博科学的框架下，获得了前所未有的能力去处理和解读这些数据。书中详细介绍了如何利用机器学习算法来识别复杂的生物模式，例如预测基因功能、鉴定新的分类单元，甚至模拟生态系统的动态变化。这其中的过程，与其说是传统的观察和实验，不如说更接近于一种“数字实验”，通过构建复杂的模型，并在虚拟环境中进行模拟和验证。这种范式的转变，使得科学家们能够以前所未有的速度和精度来探索生命奥秘，也能够解决那些曾经因为数据量过大、复杂度过高而无法企及的科学问题。这本书还强调了开放科学的重要性，即通过共享数据、代码和方法，来加速科学发现的进程，并确保研究的透明度和可重复性。这种开放合作的精神，是赛博科学发展的关键驱动力。读完这本书，我更加确信，未来的科学研究将是一个高度互联、数据驱动、智能辅助的生态系统，而系统学正站在这个浪潮的前沿，引领着我们对生命世界更深层次的理解。
评分这次阅读《Systematics as Cyberscience》的经历，让我对科学研究的未来充满了兴奋与期待。它并非一本晦涩难懂的学术专著，而是以一种非常引人入胜的方式，探讨了系统学这一古老学科如何与日新月异的赛博技术深度融合，从而开辟出全新的研究范式。书中的论述并非停留在理论层面，而是通过大量生动的案例，展示了如何在数字化时代利用大数据、人工智能、机器学习等先进工具，以前所未有的效率和深度来理解和分类生命世界。我印象最深刻的是，作者不仅仅是将技术作为工具来论述，而是深入探讨了这种融合所带来的方法论上的革命。例如，传统分类学依赖于科学家对形态特征的细致观察和经验判断，耗时耗力且容易受到主观因素的影响。《Systematics as Cyberscience》则描绘了一种全新的景象：通过高通量测序技术获取海量基因组数据，再借助强大的计算能力和智能算法进行分析，不仅能极大地加速物种的发现和描述，还能揭示隐藏在基因层面的进化关系和生物多样性。这种从“眼见为实”到“数据驱动”的转变，无疑是对传统科学研究模式的颠覆。此外，书中还探讨了构建全球性的生物信息学数据库、开发开源的分析软件以及促进科学家之间的协作等议题，这些都为未来系统学研究指明了方向，也让我看到了科学研究的开放性和民主化趋势。这本书的价值在于，它不仅为系统学领域的研究者提供了新的视角和工具，也为所有对科学前沿、生命科学以及科技如何改变我们认知世界的方式感兴趣的读者，打开了一扇通往未来科学的大门。读罢掩卷，我仿佛能看到一个由数据、算法和全球合作构建的、更加精准、高效、普惠的科学研究新时代正在向我们走来，而《Systematics as Cyberscience》正是这场变革的有力见证者和推动者。
评分《Systematics as Cyberscience》这本书，以一种极其引人入胜且极具前瞻性的方式，展现了系统学这一古老学科如何在数字时代焕发新生。它并非一本简单的技术手册，而是对科学研究范式的一次深刻革新与重塑。书中“赛博科学”的概念，不仅仅是技术的应用，更是一种全新的科学思考模式和实践框架，它将系统学研究的焦点从个体标本的微观审视，扩展到对生命系统整体及其演化过程的宏观理解，而这一切都建立在海量、多维度数据的支撑之上。作者以详实而生动的案例，阐述了如何利用高通量测序、生物信息学工具以及机器学习算法，以前所未有的效率和精度来探索生命世界的奥秘。我尤其被书中关于“数据驱动的物种发现与分类”的讨论所吸引，过去耗时耗力的物种鉴定工作，现在可以通过自动化数据采集、智能算法分析而大大加速，这对于应对全球生物多样性危机至关重要。此外，书中还深入探讨了构建全球性生物信息学数据库、开发开源的分析软件以及促进科学家之间的协作等议题，这些都为未来系统学研究指明了方向，也让我看到了科学研究的开放性、民主化和协同化趋势。阅读这本书，让我深刻地认识到，未来的科学研究将是一个高度互联、数据驱动、智能辅助的生态系统，而系统学正站在这个浪潮的前沿，引领着我们对生命世界更深层次的理解。
评分《Systematics as Cyberscience》这本书，为我打开了一个全新的视角，让我看到了系统学在信息时代所焕发出的勃勃生机。它并非一本例行公事的教科书，而是对科学研究方法论的一次深刻而富有远见的探讨。书中“赛博科学”的概念，将系统学从传统的象牙塔中解放出来，置于一个更加开放、互联、数据驱动的全新生态系统中。作者并没有简单地列举各种技术工具，而是深入分析了技术如何从根本上改变系统学研究的逻辑和范式。我尤其对书中关于“大规模数据分析”和“智能算法应用”的论述印象深刻。过去，系统学研究往往依赖于科学家对形态学特征的细致观察和经验判断，这种方法受限于人力和时间。而如今，通过高通量测序技术获取的基因组数据，结合强大的计算能力和机器学习算法，科学家们可以以前所未有的速度和精度来揭示物种的进化关系、地理分布以及生态适应性。书中描绘的许多案例，都展示了这些技术如何帮助科学家们解决曾经棘手的科学难题，例如识别新的物种、理解生物进化的驱动力、甚至预测疾病的传播路径。此外，这本书还强调了“开放科学”和“数据共享”的重要性，通过构建全球性的生物信息学数据库和协作平台，科学家们能够以前所未有的方式进行合作，共同推进知识的边界。这种集体智慧的汇聚，是科学进步的强大引擎。总而言之，《Systematics as Cyberscience》不仅是一本关于系统学知识的书，更是一本关于科学如何适应时代、如何利用技术实现飞跃的书。
评分《Systematics as Cyberscience》这本书，以一种极其令人振奋的方式，揭示了系统学如何从一门传统的学科，转身成为推动科学前沿发展的驱动力。它不仅仅是关于技术的应用，更是对科学研究范式的一次深刻反思与革新。书中“赛博科学”的概念，将系统学研究置于一个全新的维度，即以海量、多维度的数据为基础，以强大的计算能力和智能算法为支撑，来理解和分类生命世界的复杂性。作者以极具说服力的方式阐述了，过去受限于人力和时间的系统学研究，如今如何通过高通量测序、生物信息学工具和机器学习等技术，实现前所未有的效率和精度。我尤其对书中关于“自动化科学发现”的论述印象深刻，例如如何利用算法自动识别和分类物种，以及如何通过分析海量的基因数据来揭示新的进化事件。这种由数据驱动的发现模式，极大地提高了科学研究的效率和广度。此外，书中还强调了“开放性”和“协作性”在赛博科学中的重要性，通过构建全球性的数据库和共享平台，科学家们能够以前所未有的方式进行合作，共同推进知识的边界。这种集体智慧的汇聚，对于解决全球性的科学挑战，如生物多样性丧失、气候变化等，至关重要。阅读这本书，让我看到了一个更加智能、高效、协作的科学未来，而系统学正是这个未来中不可或缺的关键组成部分。
评分《Systematics as Cyberscience》这本书，带给我最深刻的感受是，科学研究的边界正在被技术以前所未有的速度不断拓展，而系统学正站在这一变革的前沿。它并非枯燥的技术堆砌，而是以一种哲学的高度，探讨了系统学在信息时代的转型与升级。书中“赛博科学”的概念，被描绘成一种集数据采集、存储、分析、共享以及协作于一体的全新科学生态系统。对于系统学而言，这意味着从对个体标本的微观审视，转向对生命系统整体及其演化过程的宏观理解，并且这种理解是基于海量、多维度的数据。作者详细阐述了如何利用高通量测序技术获取的基因组数据，通过先进的算法来推断物种的进化历史、地理分布以及生态适应性。我特别欣赏书中对“数据整合”的强调，即如何将来自不同来源、不同尺度的数据（如基因组、形态、生态、行为等）进行有效地融合，从而构建更全面、更精确的生命科学模型。这种整合能力，是传统研究方法难以企及的。书中还触及了科研伦理和数据治理等重要议题，这表明了作者对赛博科学的深入思考，不仅仅停留在技术层面，更包含了其社会影响和发展规范。通过书中生动的案例，我看到了科学家们如何利用开源软件和协作平台，在全球范围内共同构建和更新关于生命多样性的知识库，这种集体智慧的汇聚，是科学进步的强大引擎。阅读这本书，让我对科学研究的未来充满了信心，也对系统学在理解和保护地球生命中所扮演的关键角色有了更深的认识。
评分《Systematics as Cyberscience》带给我最大的启发，在于它如何将一个看似传统且小众的学科——系统学，置于一个宏大的时代背景之下，展示其在新技术浪潮中的生命力与演进方向。这本书并非仅仅是关于如何使用计算机软件来分类物种，而是对整个科学研究范式的一次深刻反思和前瞻。作者以极具说服力的方式阐述了“赛博科学”的核心理念，即以数据为核心，以计算为驱动，以网络为支撑的科学研究模式。在系统学领域，这意味着过去依赖于博物馆标本、形态学描述的传统方法，正在被海量的基因组学、转录组学、宏基因组学数据所取代。而处理这些庞大而复杂的数据集，离不开先进的计算工具和智能算法。书中深入浅出地介绍了如何利用生物信息学工具进行物种鉴定、亲缘关系分析，甚至构建生命之树。我尤其对其中关于“生物多样性编目”的讨论印象深刻，过去这项工作需要耗费大量人力物力，而现在，通过自动化数据采集、云计算和机器学习，这项工作变得前所未有的高效和全面。这不仅能帮助我们更好地了解地球上的生命，也为生物保护和可持续发展提供了关键的科学依据。此外，这本书还关注了系统学研究在解决实际问题中的应用，例如疾病的起源与传播、入侵物种的监测与控制、以及生物资源的开发利用等。这些应用场景的描绘，让我看到了科学研究的社会价值和时代担当。总而言之，《Systematics as Cyberscience》不仅是一本关于系统学知识的书，更是一本关于科学如何演进、如何与时代同频共振的书，它为我打开了理解科学发展脉络的新视角。
评分《Systematics as Cyberscience》这本书的阅读体验，让我深刻体会到科学研究的边界正在被技术不断地拓展。它并非枯燥地罗列技术名词，而是以一种非常哲学和战略的高度，探讨了系统学在信息时代的转型与升级。书中的“赛博科学”概念，被描绘成一种集数据采集、存储、分析、共享以及协作于一体的全新科学生态系统。对于系统学而言，这意味着从对个体标本的微观审视，转向对生命系统整体的宏观理解，并且这种理解是基于海量、多维度的数据。作者详细阐述了如何利用高通量测序技术获取的基因组数据，通过先进的算法来推断物种的进化历史、地理分布以及生态适应性。我特别欣赏书中对“数据整合”的强调，即如何将来自不同来源、不同尺度的数据（如基因组、形态、生态、行为等）进行有效地融合，从而构建更全面、更精确的生命科学模型。这种整合能力，是传统研究方法难以企及的。书中还触及了科研伦理和数据治理等重要议题，这表明了作者对赛博科学的深入思考，不仅仅停留在技术层面，更包含了其社会影响和发展规范。通过书中生动的案例，我看到了科学家们如何利用开源软件和协作平台，在全球范围内共同构建和更新关于生命多样性的知识库，这种集体智慧的汇聚，是科学进步的强大引擎。阅读这本书，让我对科学研究的未来充满了信心，也对系统学在理解和保护地球生命中所扮演的关键角色有了更深的认识。
评分《Systematics as Cyberscience》这本书，以一种极其新颖且富有启发性的方式，重新定义了我对“系统学”的理解。过去，我将系统学视为一个相对静态、侧重于分类和描述的学科，但这本书则将其置于一个动态、技术驱动的“赛博科学”新范式之下，展现了其蓬勃的生命力。作者并没有简单地将技术作为工具来介绍，而是深入探讨了技术与系统学研究的根本性融合，以及由此带来的方法论的革命。书中描绘的场景是，科学家们不再仅仅依赖于显微镜和实验室，而是通过强大的计算能力、大数据分析以及人工智能算法，来解读生命系统的奥秘。我尤其被书中关于“自动化科学发现”的讨论所吸引，例如如何利用机器学习模型来自动识别和分类物种，以及如何通过分析海量的基因数据来揭示新的进化事件。这种由数据驱动的发现模式，极大地提高了科学研究的效率和广度。此外，书中还强调了“开放性”和“协作性”在赛博科学中的重要性，通过构建全球性的数据库和共享平台，科学家们能够以前所未有的方式进行合作，共同推进知识的边界。这种集体智慧的汇聚，对于解决全球性的科学挑战，如生物多样性丧失、气候变化等，至关重要。阅读这本书，让我看到了一个更加智能、高效、协作的科学未来，而系统学正是这个未来中不可或缺的关键组成部分。
评分《Systematics as Cyberscience》这本书，为我描绘了一个充满活力的科学未来图景，让我看到了系统学在数字时代的无限潜力。它并非机械地罗列技术，而是以一种深刻的洞察力，阐述了“赛博科学”如何重塑系统学乃至整个生命科学的研究范式。书中对于“数据驱动”的强调，让我认识到，未来的科学发现将越来越依赖于对海量、异构数据的整合、分析与挖掘。系统学作为一门研究生命系统结构、功能和演化的学科，在赛博科学的框架下，获得了前所未有的能力去处理和解读这些数据。作者详细介绍了如何利用高通量测序技术获取的基因组数据，通过先进的算法来推断物种的进化历史、地理分布以及生态适应性，这些都远超出了传统方法的能力范围。我尤其被书中关于“生物多样性编目”的讨论所吸引，它展示了如何利用自动化数据采集、云计算和机器学习，以前所未有的速度和精度来记录地球上的生命，这对于生物保护和可持续发展具有极其重要的意义。此外，本书还探讨了构建全球性的生物信息学数据库、开发开源的分析软件以及促进科学家之间的协作等议题，这些都为未来系统学研究指明了方向，也让我看到了科学研究的开放性、民主化和协同化趋势。读罢掩卷，我仿佛能看到一个由数据、算法和全球合作构建的、更加精准、高效、普惠的科学研究新时代正在向我们走来，而《Systematics as Cyberscience》正是这场变革的有力见证者和推动者。
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