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Hugo Bruneliere、Vittoriano Muttillo、Romina Eramo、Luca Berardinelli、Abel Gomez 等人。AIDOaRt：用于 DevOps 的 AI 增强自动化，一种基于模型的网络物理系统持续开发框架。微处理器和微系统：嵌入式硬件设计，2022 年，94，第 104672 页。10.1016/j.micpro.2022.104672。hal-03769797
∗ 通讯作者电子邮件地址：hugo.bruneliere@imt-atlantique.fr（Hugo Bruneliere）、{vittoriano.muttillo,romina.eramo}@univaq.it（Vittoriano Muttillo、Romina Eramo）、luca.berardinelli@jku。 (Luca Berardinelli)、agomezlla@uoc.edu (Abel G´omez)、{alessandra.bagnato,andrey.sadovykh}@softame.fr (Alessandra Bagnato、Andrey Sadovykh)、antonio.cicchetti@mdu.se (Antonio Cicchetti)
Holliman，R.，Marino，A.，Grand，A.
知识生产的政治是复杂的，多维的，并且经常有争议（Nowotny等，2003）。这不是一个新现象。研究人员已经探索了多年来知识生产的认识论条件（影响研究的过程和产物）（Hall and Tandon，2017; Facer and Pahl，2017; Rasool，2017; Rasool，2017; Rasool，2017; Tandon and Hall，2014; Nowotny et al。，2003，2001，2001; Gibbons et al。，1994年）。在本文中，我们以案例研究的形式探讨了这些不断变化的认识论条件的例子，该案例研究解决了全球南方的巨大健康问题：疟疾。In so doing, we combine ideas drawn from philosophy (‘epistemic injustice'; Fricker, 2007), critical theory (‘epistemicide'; de Sousa Santos, 2007, 2018) and practical approaches (‘engaged research design'; Holliman et al., 2017) with Indigenous knowledge to promote ‘fairness in knowing' (Medvecky, 2018).