On complexity and the prospects for scientific advancement (2021)
- Autor:
- Autor USP: COSTA, LUCIANO DA FONTOURA - IFSC
- Unidade: IFSC
- DOI: 10.1590/1806-9126-RBEF-2020-0442
- Subjects: REDES COMPLEXAS; RECONHECIMENTO DE PADRÕES
- Keywords: Complexity; Complex networks; Scientific advancement; Network science
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Revista Brasileira de Ensino de Física
- ISSN: 1806-1117
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 43, Suppl. 1, p. e20200442-1-e20200442-8, 2021
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
COSTA, Luciano da Fontoura. On complexity and the prospects for scientific advancement. Revista Brasileira de Ensino de Física, v. 43, p. e20200442-1-e20200442-8, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2020-0442. Acesso em: 08 jan. 2026. -
APA
Costa, L. da F. (2021). On complexity and the prospects for scientific advancement. Revista Brasileira de Ensino de Física, 43, e20200442-1-e20200442-8. doi:10.1590/1806-9126-RBEF-2020-0442 -
NLM
Costa L da F. On complexity and the prospects for scientific advancement [Internet]. Revista Brasileira de Ensino de Física. 2021 ; 43 e20200442-1-e20200442-8.[citado 2026 jan. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2020-0442 -
Vancouver
Costa L da F. On complexity and the prospects for scientific advancement [Internet]. Revista Brasileira de Ensino de Física. 2021 ; 43 e20200442-1-e20200442-8.[citado 2026 jan. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2020-0442 - Journal of the Brazilian Computer Society
- Neuroinformatics
- Biological Theory
- Modeling worldwide highway networks
- Biological Theory
- Mathematical characterization of three-dimensional gene expression patterns
- Resenha sem titulo proprio
- Gramaticas para sinteses de estruturas neurais
- Getting the ghost out of the machine: a review of arnold trehub's the cognitive brain
- The box-counting fractal dimension: does it provide an accurate subsidy for experimental shape characterization? If so, how to use it?
Informações sobre o DOI: 10.1590/1806-9126-RBEF-2020-0442 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
3022238.pdf | Direct link |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
