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拉丁语和科学

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

拉丁语和科学之间的区别

拉丁语 vs. 科学

拉丁语(lingua latīna,),羅馬帝國的奧古斯都皇帝時期使用的書面語稱為「古典拉丁語」,屬於印欧语系意大利語族。是最早在拉提姆地区(今意大利的拉齐奥区)和罗马帝国使用。虽然现在拉丁语通常被认为是一种死语言,但仍有少数基督宗教神职人员及学者可以流利使用拉丁语。罗马天主教传统上用拉丁语作为正式會議的语言和礼拜仪式用的语言。此外,许多西方国家的大学仍然提供有关拉丁语的课程。 在英语和其他西方语言创造新词的过程中,拉丁语一直得以使用。拉丁语及其后代罗曼诸语是意大利语族中仅存的一支。通过对早期意大利遗留文献的研究,可以证实其他意大利语族分支的存在,之后这些分支在罗马共和国时期逐步被拉丁语同化。拉丁语的亲属语言包括法利斯克语、奥斯坎语和翁布里亚语。但是,威尼托语可能是一个例外。在罗马时代,作为威尼斯居民的语言,威尼托语得以和拉丁语并列使用。 拉丁语是一种高度屈折的语言。它有三种不同的性,名词有七格,动词有四种词性变化、六种时态、六种人称、三种语气、三种语态、两种体、两个数。七格当中有一格是方位格,通常只和方位名词一起使用。呼格与主格高度相似,因此拉丁语一般只有五个不同的格。不同的作者在行文中可能使用五到七种格。形容词与副词类似,按照格、性、数曲折变化。虽然拉丁语中有指示代词指代远近,它却没有冠词。后来拉丁语通过不同的方式简化词尾的曲折变化,形成了罗曼语族。 拉丁语與希腊语同為影響歐美學術與宗教最深的语言。在中世纪,拉丁语是当时欧洲不同国家交流的媒介语,也是研究科学、哲学和神學所必须的语言。直到近代,通晓拉丁语曾是研究任何人文学科教育的前提条件;直到20世纪,拉丁语的研究才逐渐衰落,重点转移到对當代语言的研究。. 科學(Science,Επιστήμη)是通過經驗實證的方法,對現象(原來指自然現象,現泛指包括社會現象等現象)進行歸因的学科。科学活动所得的知识是条件明确的(不能模棱两可或随意解读)、能经得起检验的,而且不能与任何适用范围内的已知事实产生矛盾。科学原仅指对自然现象之规律的探索与总结,但人文学科也被越来越多地冠以“科学”之名。 人们习惯根据研究对象的不同把科学划分为不同的类别,传统的自然科学主要有生物學、物理學、化學、地球科學和天文學。逻辑学和数学的地位比较特殊,它们是其它一切科学的论证基础和工具。 科学在认识自然的不同层面上设法解决各种具体的问题,强调预测结果的具体性和可证伪性,这有别于空泛的哲学。科学也不等同于寻求绝对无误的真理,而是在现有基础上,摸索式地不断接近真理。故科学的发展史就是一部人类对自然界的认识偏差的纠正史。因此“科学”本身要求对理论要保持一定的怀疑性,因此它绝不是“正确”的同义词。.

之间拉丁语和科学相似

拉丁语和科学有(在联盟百科)8共同点: 宗教弗兰西斯·培根医学哲学科学生物学生物分類法萊昂哈德·歐拉

宗教

宗教(英语:Religion)是联系人与超自然神明或超验主义的文化体系,可分为多神论、泛神论、一神论和无神论等多种体系,包括个人行为、传统仪式、价值观念、世界观念、经典作品、朝拜圣地、道德规范或社会团体等形式。宗教信仰是人们对其中某个体系的共识和崇敬。人类学家克利福德·格尔茨(Clifford Geertz)声称与神话和哲学相辅相成,宗教相当于人文社科中的一门包罗万象的“生存之道”。 不同宗教可能包含不同元素,包括但不限于神性,圣物,信仰,超自然存在(一个或多个),给予信徒规范或力量的终极性或超验性生命体验。宗教的表现形式包括仪式,讲道,纪念或崇拜神明,牺牲,节日,节庆,殡葬服务,婚姻服务,祷告,音乐,艺术,舞蹈,公共服务或其他文化形式。宗教可能通过神圣历史、叙述(可能通过神圣经文保存)、符号意义和圣地,来记录生命、宇宙或其他事物的起源、并以此表达生命的意义。传统意义上,信仰被认为是宗教信念的来源。全世界大约有10000个不同宗教 ,大约84%的人口附属于5个最大宗教之一,基督教、伊斯兰教、印度教、佛教或不同形式的民俗宗教。.

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弗兰西斯·培根

弗朗西斯·培根,第一代聖阿爾本子爵(Francis Bacon, 1st Viscount St Alban,),著名英国哲学家、政治家、科學家、法學家、演說家和散文作家,是古典经验论的始祖。.

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医学

醫學是以診斷、治疗和预防生理和心理疾病和提高人体自身素质为目的的應用科學。狹義的醫學只是疾病的治療,但也有說法稱預防醫學為第一醫學,臨床醫學為第二醫學,复健醫學為第三醫學。醫學的科學面是應用基礎醫學的理論與發現,例如生化、生理、微生物學、解剖、病理學、藥理學、統計學、流行病學等,來治療疾病與促進健康。然而,医学也具有人文與藝術的一面,它關注的不僅是人体的器官和疾病,而是人的健康和生命。「生理、心理、社會模式」是廣為接受的理論,而其他如「生理心理靈性社會的照顧」、「全人、全隊、全程、全家的醫療」也都是現代醫學的重要理論。随着醫學模式的转变,醫學的人文性受到越来越多的重视。醫學倫理目前最廣為人知的是四初確原則方法論:「自主、行善、不傷害、正義」。 在人類社會中,醫學已經存在數千年之久。现代医学起源於17世紀科學革命後的歐洲,以科學的过程及办法來進行醫學治療、研究與驗證。研究领域大方向包括基礎醫學、臨床醫學、檢驗醫學、預防醫學、保健医学、康复医学等等。在現代醫學興起前發展的醫學,稱為傳統醫學;現代則以替代醫學的形式在科学医学尚未普及的地区繼續存在。.

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哲学

哲學(philosophy)是研究普遍的、根本的问题的学科,包括存在、知识、价值、理智、心灵、语言等领域。哲学与其他学科的不同是其批判的方式、通常是系统化的方法,并以理性论证為基礎。在日常用语中,其也可被引申为个人或团体的最基本信仰、概念或态度。.

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科学

科學(Science,Επιστήμη)是通過經驗實證的方法,對現象(原來指自然現象,現泛指包括社會現象等現象)進行歸因的学科。科学活动所得的知识是条件明确的(不能模棱两可或随意解读)、能经得起检验的,而且不能与任何适用范围内的已知事实产生矛盾。科学原仅指对自然现象之规律的探索与总结,但人文学科也被越来越多地冠以“科学”之名。 人们习惯根据研究对象的不同把科学划分为不同的类别,传统的自然科学主要有生物學、物理學、化學、地球科學和天文學。逻辑学和数学的地位比较特殊,它们是其它一切科学的论证基础和工具。 科学在认识自然的不同层面上设法解决各种具体的问题,强调预测结果的具体性和可证伪性,这有别于空泛的哲学。科学也不等同于寻求绝对无误的真理,而是在现有基础上,摸索式地不断接近真理。故科学的发展史就是一部人类对自然界的认识偏差的纠正史。因此“科学”本身要求对理论要保持一定的怀疑性,因此它绝不是“正确”的同义词。.

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生物学

生物学研究各種生命(上图) 大肠杆菌、瞪羚、(下图)大角金龟甲虫 、蕨類植物 生物學(βιολογία;biologia;德語、法語:biologie;biology)或稱生物科學(biological sciences)、生命科學(life sciences),是自然科學的一大門類,由經驗主義出發,廣泛研究生命的所有方面,包括生命起源、演化、分佈、構造、發育、功能、行為、與環境的互動關系,以及生物分類學等。現代生物學是一個龐大而兼收並蓄的領域,由許多分支和分支學科組成。然而,盡管生物學的範圍很廣,在它裡面有某些一般和統一概念支配一切的學習和研究,把它整合成單一的,和連貫的領域。在總體上,生物以細胞作為生命的基本單位,基因作為遺傳的基本單元,和進化是推動新物種的合成和創建的引擎。今天人們還了解,所有生物體的生存以消耗和轉換能量,調節體內環境以維持穩定的和重要的生命條件。 生物學分支學科被研究生物體的規模所定義,和研究它們使用的方法所定義:生物化學考察生命的基本化學;分子生物學研究生物分子之間錯綜復雜的關系;植物學研究植物的生物學;細胞生物學檢查所有生命的基本組成單位,細胞;生理學檢查組織,器官,和生物體的器官系統的物理和化學的功能;進化生物學考察了生命的多樣性的產生過程;和生態學考察生物在其環境如何相互作用。最終能夠達到治療診斷遺傳病、提高農作物產量、改善人類生活、保護環境等目的。.

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生物分類法

生物分类法(Taxonomy),又稱科學分類法,是用生物分类学方法來對生物的物種分组和歸類的辦法。以级别为基础的系统层次结构中使用的的一个固定数量的层次,域,界,門,綱,目,科,属,种。无级别系统使用任意数量的层次。分类的群体被称为分类单元。 現代生物分類法源於林奈的系統,他根據物種共有的生理特徵分類。在林奈之後,根據達爾文關於共同祖先的原則,此系統被逐漸改進。近年來,應用了生物信息學方法分析基因組DNA,正在大幅改動很多原有的分類。 生物分類法屬於系統分類學。.

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萊昂哈德·歐拉

莱昂哈德·欧拉(Leonhard Euler,台灣舊譯尤拉,)是一位瑞士数学家和物理学家,近代数学先驱之一,他一生大部分时间在俄国和普鲁士度过。 欧拉在数学的多个领域,包括微积分和图论都做出过重大发现。他引进的许多数学术语和书写格式,例如函数的记法"f(x)",一直沿用至今。此外,他还在力学、光学和天文学等学科有突出的贡献。 欧拉是18世纪杰出的数学家,同时也是有史以来最伟大的数学家之一。他也是一位多产作者,其学术著作約有60-80冊。法国数学家皮埃爾-西蒙·拉普拉斯曾这样评价欧拉对于数学的贡献:“读欧拉的著作吧,在任何意义上,他都是我们的大师”。.

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拉丁语和科学之间的比较

拉丁语有262个关系,而科学有173个。由于它们的共同之处8,杰卡德指数为1.84% = 8 / (262 + 173)。

参考

本文介绍拉丁语和科学之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问: