This paper examines the structural limits of modern scientific progress. Despite exponential growth in publications, funding, and researcher population, the marginal efficiency of science appears to be declining. Existing explanations focus on increasing complexity and the “burden of knowledge”. This work introduces an extended structural model: E ∝ (F × U) / C where F is scientific freedom, C is institutional control, and U is data unambiguity. The paper argues that persistent ambiguity in data structures is a critical but underexplored constraint on scientific efficiency, affecting reproducibility, comparability, and cumulative knowledge formation. A corrective framework based on CTMinfo is proposed, emphasizing SmallData, ontological precision, and verifiable data structures. The results suggest that without structural changes, scientific efficiency will tend toward stagnation despite increasing inputs. В работе рассматриваются структурные ограничения современной науки. Несмотря на экспоненциальный рост числа публикаций, исследователей и финансирования, предельная эффективность науки демонстрирует признаки снижения. Предлагается расширенная модель: E ∝ (F × U) / C, где F — свобода, C — контроль, U — однозначность данных. Показано, что неоднозначность данных является ключевым фактором, снижающим воспроизводимость и эффективность научного знания. В качестве решения рассматривается подход CTMinfo, основанный на SmallData и строгой верификации данных.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Dmitriy V. Andriyanov
Capgemini (Netherlands)
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Dmitriy V. Andriyanov (Mon,) studied this question.
www.synapsesocial.com/papers/69df2bcae4eeef8a2a6b0c3b — DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.19552052