generalizations是什麼意思，generalizations的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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Generalizations（一般化/概括）指基于特定觀察或有限實例，推導出適用于更廣泛類别、群體或情境的普遍性結論或陳述。其核心在于從個别到普遍的推理過程，但結論的準确性高度依賴于原始樣本的代表性和推理邏輯的嚴謹性。

詳細解釋與要點：

1. 定義與核心特征

   Generalization 是通過分析具體事例的共同特征，形成普適性規則或結論的認知過程。例如，觀察到“多隻天鵝是白色的”後得出“所有天鵝都是白色的”即為一種概括（盡管該結論因黑天鵝的存在而被證僞）。它簡化認知、輔助預測，但過度簡化可能導緻刻闆印象或錯誤結論。

2. 類型區分

   • 有效概括：基于充分、多樣本的科學歸納（如“金屬受熱膨脹”經反複實驗驗證）。
   • 草率概括（Hasty Generalization）：因樣本不足或偏差導緻的邏輯謬誤（如因一人行為斷言某群體特質）。
   • 統計概括：通過數據推斷群體趨勢（如“70%用戶偏好功能A”）。

3. 跨領域應用與風險

   • 科學研究：建立理論模型（如牛頓力學概括物體運動規律），但需警惕樣本偏差。
   • 社會科學：分析文化或社會模式時，過度概括可能強化偏見。
   • 機器學習：算法從訓練數據歸納規律以預測新數據，泛化能力是關鍵指标。

4. 提升概括可靠性的原則

   • 樣本代表性：确保觀察案例覆蓋多樣性（如不同地域、時間、群體）。
   • 邏輯嚴謹性：區分相關性與因果性，避免混淆（參考《批判性思維工具》）。
   • 可證僞性：保留修正空間（如“當前證據表明多數情況下A導緻B”）。

權威參考來源（内容基于以下學術及專業資料，鍊接需訪問相關平台驗證）：

• 斯坦福哲學百科全書《科學中的歸納》條目 (plato.stanford.edu)
• 《社會心理學》第12版，Myers & Twenge（學術出版社）
• MIT《機器學習導論》課程筆記 (ocw.mit.edu)
• Paul, R. & Elder, L. (2012). 《批判性思維工具》. 英文第3版.

（注：實際鍊接有效性需以當前訪問為準，建議通過學術數據庫或出版社官網檢索具體文獻。）

網絡擴展資料

“generalizations”（單數形式為generalization）是一個名詞，指從具體事例中總結出普遍規律或結論的過程或結果。以下是詳細解釋：

核心含義

1. 歸納與普遍化
   指通過觀察多個具體案例，提煉出適用于更廣泛範圍的規律、原則或結論。例如：

   “通過實驗發現所有測試的金屬都導電，科學家得出‘金屬導電’的概括性結論。”

2. 簡化與抽象化
   将複雜現象簡化為更通用的表述，忽略細節以突出共性。例如：

   “經濟學中的‘理性人假設’是對人類行為的概括。”

應用領域

• 科學：通過實驗數據形成理論（如牛頓定律是對物體運動的概括）。
• 邏輯學：歸納推理的核心步驟，即從特殊到一般。
• 日常生活：形成刻闆印象（如“北方人豪爽”）或經驗法則（如“早睡早起身體好”）。

注意事項

• 過度概括風險：若樣本不足或存在偏差，可能導緻錯誤結論（如“所有天鵝都是白的”後被黑天鵝推翻）。
• 學術寫作：需明确标注適用範圍和證據支持，避免絕對化表述。

相關詞彙對比

• 假設（Hypothesis）：未經證實的猜想，而generalization需基于已有事實。
• 刻闆印象（Stereotype）：帶有偏見的概括，常忽視個體差異。

如需進一步了解，可參考邏輯學或統計學相關文獻，學習如何合理構建和驗證概括性結論。

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