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Annotation Wie und wo entsteht kulturwissenschaftliches Wissen? Im Kopf? In der Bibliothek? Am Schreibtisch? Inspiriert von den Laborstudien der Science & Technology Studies ging das Autor*innen-Kollektiv des vorliegenden Buchs diesen Fragen nach. Aufgesucht wurden die personlichen Schreiborte von Kulturwissenschaftler*innen verschiedener Disziplinen. In ihren Beitragen eroffnen die Autor*innen vielfaltige Perspektiven auf bislang kaum erforschte Praktiken kulturwissenschaftlicher Wissensproduktion. Hierdurch wird ein komplexes Zusammenspiel technisch-materieller, praktischer, medialer, sozialer, institutioneller, okonomischer, politischer und ideeller Dimensionen in den Werkstatten kulturwissenschaftlichen Forschens freigelegt. Die Ergebnisse der interdisziplinar angelegten und kollaborativ erarbeiteten Studien liefern uberraschende Einsichten und eroffnen weiterfuhrende Forschungsfragen: ein Pladoyer fur eine reflexive, kollaborativ-interdisziplinare Wissenschaftspraxis."

Actor-network theory.

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Wie und wo entsteht kulturwissenschaftliches Wissen? Im Kopf? In der Bibliothek? Am Schreibtisch? Inspiriert von den Laborstudien der Science & Technology Studies ging das Autor*innen-Kollektiv des vorliegenden Buchs diesen Fragen nach. Aufgesucht wurden die persönlichen Schreiborte von Kulturwissenschaftler*innen verschiedener Disziplinen. In ihren Beiträgen eröffnen die Autor*innen vielfältige Perspektiven auf bislang kaum erforschte Praktiken kulturwissenschaftlicher Wissensproduktion. Hierdurch wird ein komplexes Zusammenspiel technisch-materieller, praktischer, medialer, sozialer, institutioneller, ökonomischer, politischer und ideeller Dimensionen in den Werkstätten kulturwissenschaftlichen Forschens freigelegt. Die Ergebnisse der interdisziplinär angelegten und kollaborativ erarbeiteten Studien liefern überraschende Einsichten und eröffnen weiterführende Forschungsfragen: ein Plädoyer für eine reflexive, kollaborativ-interdisziplinäre Wissenschaftspraxis.

Actor-network theory. --- Cultural studies.

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System analysis --- Mathematics. --- Network analysis --- Network science --- Network theory --- Systems analysis --- System theory --- Mathematical optimization

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The network paradigm dominated immunological research from the early 1970's to the late 1980's. The originator, Niels Jerne, hypothesized that the vast diversity of antibodies in each individual forms a network of mutual "idiotypic" recognition, thus regulating the immune system. In context of emerging concepts of systems biology such as cybernetics and autopoesis, the "Eigenbehavior" of the immune system fascinated an entire generation of young immunologists. But fascination led to experimental errors and overinterpretation, eventually magnifying the immune system from a mere infection-fighting device to a substrate of personality and individuality. As a result, what initially appeared as an exciting new perspective of the immune system is now viewed as a scientific vagary, and is largely abandoned. The author, himself a participant in the network vagary, begins with a description of the leading theoretical concepts on fact finding in science. This is followed by a historical account of the rise and fall of the network paradigm, complemented by personal interviews with some of the prominent protagonists. By comparing the network paradigm to other, more lasting concepts in life science, the author develops a general perspective on how solid knowledge is derived from error-prone scientific methodology, namely by exposure of scientific notions to the scrutiny of reality.

Idiotypic networks. --- Immune system --- Research --- History. --- Immunological system --- Anatomy --- Immunology --- Idiotype immune networks --- Idiotype networks --- Idiotypic immune networks --- Immune network theory --- Network theory (Immunology) --- Biological control systems --- Anti-idiotypic antibodies --- Life sciences. --- Life Sciences, general. --- Biosciences --- Sciences, Life --- Science

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In this book, we study theoretical and practical aspects of computing methods for mathematical modelling of nonlinear systems. A number of computing techniques are considered, such as methods of operator approximation with any given accuracy; operator interpolation techniques including a non-Lagrange interpolation; methods of system representation subject to constraints associated with concepts of causality, memory and stationarity; methods of system representation with an accuracy that is the best within a given class of models; methods of covariance matrix estimation;methods for low-rank

System analysis. --- Analyse de systèmes --- System Analysis --- Network analysis --- Network science --- Network theory --- Systems analysis --- System theory --- Mathematical optimization