[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_b%E1%BB%99%20nh%E1%BB%9B{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_bộ nhớ":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":13,"englishTitle":17,"synonyms":18,"definition":21,"discipline":22,"references":23,"faqs":44,"createUser":54,"publishUser":58,"keywords":62,"keywordCount":10,"enrichTopicLink":63,"status":64,"createTime":65,"updateTime":66,"publishTime":67,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":68,"relateTopics":69},"bộ nhớ","Bộ nhớ là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan","Bộ nhớ là hệ thống lưu trữ và truy xuất thông tin trong sinh học và máy tính, giúp duy trì dữ liệu để học tập, xử lý và ra quyết định hiệu quả. Trong sinh học, bộ nhớ hoạt động qua synapse và mạng nơron; trong máy tính, nó sử dụng cấu trúc vật lý như RAM, cache và ổ đĩa để lưu dữ liệu chính xác và truy cập nhanh. ","\u003Cp>Bộ nhớ là hệ thống cấu trúc và quá trình tiếp nhận, mã hóa, lưu trữ và tái hiện thông tin, đóng vai trò nền tảng trong hoạt động nhận thức của sinh vật cũng như trong kiến trúc tính toán của các hệ thống máy tính. Trong khoa học thần kinh và tâm lý học nhận thức, bộ nhớ cho phép sinh vật học hỏi từ kinh nghiệm quá khứ để thích ứng với môi trường; trong khi trong khoa học máy tính, bộ nhớ là phương tiện vật lý và logic lưu giữ các chỉ lệnh chương trình và dữ liệu số phục vụ quá trình xử lý.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân loại và mô hình cấu trúc bộ nhớ sinh học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Theo mô hình bộ nhớ kinh điển của Atkinson và Shiffrin (1968), hệ thống trí nhớ của con người được phân chia thành ba khoang lưu trữ chức năng vận hành theo trình tự thời gian:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bộ nhớ cảm giác (Sensory memory):\u003C\u002Fstrong> Tiếp nhận các kích thích môi trường thông qua cơ quan thụ cảm thị giác (iconic memory) và thính giác (echoic memory). Thời gian lưu giữ cực ngắn, thường chỉ kéo dài từ vài trăm mili-giây đến vài giây, nhưng có dung lượng tiếp nhận lớn trước khi thông tin được chọn lọc qua cơ chế chú ý.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bộ nhớ ngắn hạn (Short-term memory) và bộ nhớ làm việc (Working memory):\u003C\u002Fstrong> Lưu giữ một lượng thông tin giới hạn trong khoảng thời gian từ 20 đến 30 giây nếu không được ôn tập chủ động. Mô hình bộ nhớ làm việc mở rộng khái niệm này thành một hệ thống xử lý tích cực gồm bộ điều hành trung tâm (central executive), vòng lặp ngữ âm (phonological loop) và bảng phác thảo thị giác - không gian (visuospatial sketchpad).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bộ nhớ dài hạn (Long-term memory):\u003C\u002Fstrong> Có dung lượng lưu trữ gần như không giới hạn và thời gian tồn tại từ nhiều ngày đến suốt đời cá thể. Bộ nhớ dài hạn được chia thành hai nhánh chính:\n    \u003Cul>\n      \u003Cli>\u003Cem>Bộ nhớ tường minh (Explicit \u002F Declarative memory):\u003C\u002Fem> Bao gồm bộ nhớ sự kiện (episodic memory - ký ức về các trải nghiệm cá nhân gắn với không gian, thời gian) và bộ nhớ ngữ nghĩa (semantic memory - kiến thức chung về thế giới, khái niệm và sự kiện). Vùng hồi hải mã (hippocampus) và thùy thái dương trong đóng vai trò cốt lõi trong quá trình củng cố loại bộ nhớ này.\u003C\u002Fli>\n      \u003Cli>\u003Cem>Bộ nhớ tiềm ẩn (Implicit \u002F Non-declarative memory):\u003C\u002Fem> Bao gồm bộ nhớ quy trình (procedural memory - kỹ năng vận động, thói quen), hiệu ứng mồi (priming) và phản xạ có điều kiện cổ điển, chủ yếu do thể vân (striatum) và tiểu não điều phối.\u003C\u002Fli>\n    \u003C\u002Ful>\n  \u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Thành phần bộ nhớ\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Khoảng thời gian duy trì\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Cơ chế vận hành\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Cấu trúc não bộ liên quan\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Bộ nhớ cảm giác\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Vài phần trăm đến vài giây\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Duy trì dấu vết kích thích thụ cảm\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Vỏ não cảm giác sơ cấp\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Bộ nhớ ngắn hạn \u002F làm việc\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Xấp xỉ 20–30 giây\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Chú ý tập trung và duy trì tích cực\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Vỏ não trước trán (PFC)\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Bộ nhớ dài hạn tường minh\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Hàng tháng đến cả đời\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Củng cố cấu trúc synapse và biểu hiện gen\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Hồi hải mã, vỏ não thùy thái dương\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Bộ nhớ dài hạn tiềm ẩn\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Bền vững, tự động\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tái cấu trúc mạng lưới thần kinh vận động\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Thể vân, hạch nền, tiểu não\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Cơ chế sinh học thần kinh và tính mềm dẻo của Synapse\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Ở cấp độ tế bào và phân tử thần kinh, sự hình thành và lưu trữ bộ nhớ là kết quả của tính mềm dẻo của synapse (synaptic plasticity). Theo giả thuyết Hebbian, khi hai neuron liên kết hoạt động đồng thời, hiệu lực truyền dẫn qua synapse giữa chúng sẽ được tăng cường. Mối tương quan này có thể biểu diễn qua quy tắc cập nhật trọng số liên kết:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">Δw_{ij} = η·x_i·y_j\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Hiện tượng tăng cường dài hạn (Long-Term Potentiation - LTP) là cơ chế sinh lý thần kinh chủ chốt cho việc hình thành ký ức dài hạn. Khi thụ thể NMDA được hoạt hóa bởi glutamate và sự khử cực màng tế bào, dòng ion canxi đi vào tế bào khởi phát một chuỗi truyền tín hiệu nội bào. Quá trình này kích hoạt các kinase protein, kích thích biểu hiện gen mới và tổng hợp protein tại nhân tế bào, dẫn đến sự phát triển thực thể của các gai gai synapse (dendritic spines) mới, tạo lập nền tảng vật chất bền vững cho ký ức.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân cấp bộ nhớ trong kiến trúc máy tính\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong kỹ thuật máy tính, hệ thống bộ nhớ được tổ chức theo cấu trúc phân cấp (memory hierarchy) nhằm giải quyết sự đánh đổi giữa tốc độ truy cập, dung lượng lưu trữ và chi phí chế tạo. Cấu trúc phân cấp này khai thác nguyên lý tính cục bộ (locality of reference), bao gồm tính cục bộ theo thời gian (temporal locality) và tính cục bộ theo không gian (spatial locality).\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các tầng chính trong hệ thống phân cấp bộ nhớ máy tính gồm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thanh ghi CPU (Registers):\u003C\u002Fstrong> Nằm trực tiếp bên trong bộ xử lý trung tâm, có tốc độ truy xuất nhanh nhất (dưới 1 chu kỳ xung nhịp) nhưng dung lượng nhỏ nhất (tính bằng byte hoặc kilobyte).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bộ nhớ đệm (Cache memory - L1, L2, L3):\u003C\u002Fstrong> Được cấu tạo từ bộ nhớ tĩnh SRAM, lưu giữ các dòng lệnh và khối dữ liệu thường xuyên sử dụng nhất nhằm giảm độ trễ truy xuất từ bộ nhớ chính.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bộ nhớ chính (Main memory - RAM):\u003C\u002Fstrong> Cấu tạo từ bộ nhớ động DRAM, là không gian làm việc chính lưu giữ mã thực thi và dữ liệu của hệ điều hành và các ứng dụng đang chạy. RAM là bộ nhớ khả biến (volatile), dữ liệu sẽ biến mất khi mất nguồn điện.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bộ nhớ thứ cấp (Secondary storage - SSD, HDD):\u003C\u002Fstrong> Cung cấp dung lượng lưu trữ lớn, không khả biến (non-volatile) với chi phí thấp trên mỗi đơn vị dung lượng, nhưng có tốc độ truy cập chậm hơn nhiều bậc so với RAM.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Tầng bộ nhớ\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Công nghệ vật lý\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Thời gian truy xuất điển hình\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Đặc tính khả biến\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Thanh ghi (Registers)\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Mạch lật flip-flop\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>< 1 ns\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Khả biến (Volatile)\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Bộ nhớ đệm L1\u002FL2\u002FL3\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>SRAM\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>1 – 20 ns\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Khả biến (Volatile)\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Bộ nhớ chính (RAM)\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>DRAM\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>50 – 100 ns\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Khả biến (Volatile)\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Ổ đĩa thể rắn (SSD)\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Bộ nhớ Flash NAND\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>20 – 100 µs\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Không khả biến (Non-volatile)\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Ổ đĩa từ (HDD)\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Phiến đĩa từ quay\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>5 – 15 ms\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Không khả biến (Non-volatile)\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Bộ nhớ trong mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong lĩnh vực học sâu và mạng nơron nhân tạo, các mạng truyền thẳng truyền thống (feedforward neural networks) xử lý từng mẫu dữ liệu một cách độc lập và không có trạng thái nội tại. Để xử lý các chuỗi dữ liệu theo thời gian như văn bản, âm thanh hay chuỗi tín hiệu, các kiến trúc mạng hồi tiếp (Recurrent Neural Networks - RNN) được thiết kế để duy trì một vector trạng thái ẩn đóng vai trò như bộ nhớ tạm thời.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Để giải quyết hiện tượng triệt tiêu gradient (vanishing gradient) khi huấn luyện trên các chuỗi dài, kiến trúc LSTM (Long Short-Term Memory) đã giới thiệu cấu trúc ô nhớ (memory cell) được điều phối bởi các cổng học được. Trạng thái ô nhớ tại thời điểm t được cập nhật theo phương trình:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">c_t = f_t \\cdot c_{t-1} + i_t \\cdot \\tilde{c}_t\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong phương trình trên, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">f_t\u003C\u002Fscript> là cổng quên (forget gate) điều chỉnh tỷ lệ thông tin cũ được giữ lại từ trạng thái trước đó, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">i_t\u003C\u002Fscript> là cổng đầu vào (input gate) kiểm soát lượng thông tin mới được tích hợp vào ô nhớ, và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\tilde{c}_t\u003C\u002Fscript> là vector trạng thái ứng viên mới được tính toán từ đầu vào hiện tại.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong các kiến trúc Transformer hiện đại, cơ chế chú ý tự thân (self-attention mechanism) đóng vai trò như một bộ nhớ ngữ cảnh toàn cục, cho phép mô hình liên kết trực tiếp giữa bất kỳ hai vị trí nào trong chuỗi mà không gặp rào cản độ trễ qua từng bước thời gian.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Suy giảm trí nhớ và ứng dụng y học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Suy giảm chức năng bộ nhớ là dấu hiệu bệnh lý điển hình của nhiều bệnh lý thoái hóa thần kinh và chấn thương não bộ. Trong bệnh Alzheimer, sự tích tụ của các mảng protein amyloid-beta ngoại bào và các đám rối tơ thần kinh tau nội bào gây mất kết nối synapse nghiêm trọng và teo hồi hải mã, dẫn đến suy giảm tiến triển từ bộ nhớ ngắn hạn đến mất dần ký ức dài hạn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Việc đánh giá lâm sàng chức năng bộ nhớ sử dụng các công cụ lượng giá thần kinh tâm lý chuẩn hóa như bài kiểm tra trạng thái tâm thần tối thiểu (Mini-Mental State Examination - MMSE) và thang đánh giá nhận thức Montreal (Montreal Cognitive Assessment - MoCA). Kết hợp với các kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh như chụp cộng hưởng từ (MRI) để đo thể tích hồi hải mã và chụp cắt lớp phát xạ positron (PET) để định lượng chuyển hóa glucose và lắng đọng amyloid, y học hiện đại có thể phát hiện sớm các dấu hiệu suy giảm nhận thức nhẹ (MCI) để can thiệp kịp thời.\u003C\u002Fp>\n","Memory",[19,20],"trí nhớ","bộ nhớ máy tính","Bộ nhớ là hệ thống cấu trúc và quá trình tiếp nhận, mã hóa, lưu trữ và tái hiện thông tin, đóng vai trò nền tảng trong hoạt động nhận thức của sinh vật cũng như trong kiến trúc tính toán của các hệ thống máy tính.","INTERDISCIPLINARY",[24,31,38],{"citationText":25,"title":26,"authors":27,"source":28,"year":29,"doi":30,"url":10},"Atkinson, R. C., & Shiffrin, R. M. (1968). Human memory: A proposed system and its control processes. Psychology of Learning and Motivation, 2, 89-195.","Human Memory: A Proposed System and its Control Processes","Atkinson, R. C., Shiffrin, R. M.","Psychology of Learning and Motivation",1968,"10.1016\u002Fs0079-7421(08)60422-3",{"citationText":32,"title":33,"authors":34,"source":35,"year":36,"doi":37,"url":10},"Kandel, E. R. (2001). The molecular biology of memory storage: a dialogue between genes and synapses. Science, 294(5544), 1030-1038.","The Molecular Biology of Memory Storage: A Dialogue Between Genes and Synapses","Kandel, E. R.","Science",2001,"10.1126\u002Fscience.1067020",{"citationText":39,"title":40,"authors":41,"source":42,"year":29,"doi":43,"url":10},"Denning, P. J. (1968). The working set model for program behavior. Communications of the ACM, 11(5), 323-333.","The working set model for program behavior","Denning, P. J.","Communications of the ACM","10.1145\u002F363095.363141",[45,48,51],{"question":46,"answer":47},"Bộ nhớ ngắn hạn và bộ nhớ dài hạn ở con người khác nhau như thế nào?","Bộ nhớ ngắn hạn duy trì một lượng thông tin nhỏ trong khoảng 20-30 giây qua sự kích hoạt tạm thời của neuron, trong khi bộ nhớ dài hạn lưu trữ thông tin bền vững qua nhiều năm nhờ quá trình củng cố cấu trúc synapse.",{"question":49,"answer":50},"Cấu trúc phân cấp bộ nhớ trong máy tính nhằm mục đích gì?","Phân cấp bộ nhớ kết hợp các tầng từ thanh ghi, bộ nhớ đệm, RAM đến ổ đĩa nhằm tối ưu hóa hiệu năng tổng thể, đạt tốc độ truy xuất cao của các bộ nhớ nhanh với chi phí và dung lượng hợp lý của bộ nhớ thứ cấp.",{"question":52,"answer":53},"Hiện tượng tăng cường dài hạn (LTP) có vai trò gì trong sự hình thành trí nhớ?","LTP là quá trình củng cố kéo dài hiệu lực truyền tín hiệu giữa hai neuron khi chúng hoạt động đồng thời, đóng vai trò là cơ chế tế bào cốt lõi của việc học tập và lưu trữ ký ức.",{"id":55,"researcherId":10,"name":56,"imageUrl":57},2633,"Hoài Đặng","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLVXVafUxrnnC_H60UeQdpLE3UgeKGCSesypz_6Vi59B-n9C41A=s96-c",{"id":59,"researcherId":10,"name":60,"imageUrl":61},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",[13],false,"PUBLISHED","2025-06-10T08:09:31.853+00:00","2026-08-29T03:07:06.676+00:00","2025-06-12T01:57:42.048+00:00",266,[70,73,76,87,93,102,107,112,117,122],{"id":71,"title":72,"term":71,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"thụ đắc","Thụ đắc là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học về Thụ đắc",{"id":74,"title":75,"term":74,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"toán tử sinh hủy","Toán tử sinh hủy là gì? Các công bố khoa học về Toán tử sinh hủy",{"id":77,"title":78,"term":79,"englishTitle":80,"definition":81,"discipline":82,"disciplineCode":83,"disciplineLabel":84,"disciplineColor":85,"disciplineIcon":86},"phát hiện mã độc","Phát hiện mã độc là gì? Phương pháp phân tích và mô hình học máy","Phát hiện mã độc","malware detection","Phát hiện mã độc là quy trình kỹ thuật xác định và ngăn chặn các phần mềm độc hại xâm nhập, thực thi trái phép trên hệ thống thông tin thông qua phân tích chữ ký, hành vi hoặc mô hình học máy.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":88,"title":89,"term":90,"englishTitle":91,"definition":92,"discipline":82,"disciplineCode":83,"disciplineLabel":84,"disciplineColor":85,"disciplineIcon":86},"lightgbm","LightGBM: Khái niệm, thuật toán và ứng dụng","LightGBM","Light Gradient Boosting Machine","LightGBM là một khung thuật toán học máy mã nguồn mở dựa trên mô hình cây quyết định tăng cường độ dốc, được thiết kế tối ưu hóa tốc độ huấn luyện và bộ nhớ thông qua các kỹ thuật lấy mẫu một phía theo gradient và bó đặc trưng loại trừ lẫn nhau.",{"id":94,"title":95,"term":94,"englishTitle":96,"definition":97,"discipline":22,"disciplineCode":98,"disciplineLabel":99,"disciplineColor":100,"disciplineIcon":101},"vật thể lạ","Vật thể lạ (UFO\u002FUAP) là gì? Lịch sử và nghiên cứu khoa học","Unidentified Flying Object","Vật thể lạ (hiện tượng dị thường chưa xác định - Unidentified Anomalous Phenomena \u002F Unidentified Flying Object - UAP\u002FUFO) là các vật thể bay hoặc hiện tượng quang học khí quyển không thể nhận diện ngay bản chất nguồn gốc sau khi đã đối chiếu và phân tích bằng các công cụ khoa học tiêu chuẩn.","interdisciplinary","Liên ngành","#0284C7","shapes",{"id":103,"title":104,"term":103,"englishTitle":105,"definition":106,"discipline":22,"disciplineCode":98,"disciplineLabel":99,"disciplineColor":100,"disciplineIcon":101},"nghiên cứu thí nghiệm","Nghiên cứu thí nghiệm là gì? Các nghiên cứu khoa học về Nghiên cứu thí nghiệm","experimental research","Nghiên cứu thí nghiệm (experimental research) là phương pháp nghiên cứu khoa học thực nghiệm trong đó nhà nghiên cứu chủ động tác động và kiểm soát một hoặc nhiều biến độc lập nhằm quan sát và đo lường chính xác mối quan hệ nhân quả đối với các biến phụ thuộc.",{"id":108,"title":109,"term":108,"englishTitle":110,"definition":111,"discipline":22,"disciplineCode":98,"disciplineLabel":99,"disciplineColor":100,"disciplineIcon":101},"mô hình hóa","Mô hình hóa là gì? Bản chất, phương pháp và ứng dụng","modeling","Mô hình hóa là phương pháp khoa học nhằm xây dựng các biểu diễn trừu tượng, toán học hoặc vật lý để mô tả, giải thích và dự báo hành vi của các hệ thống và hiện tượng trong thế giới thực.",{"id":113,"title":114,"term":113,"englishTitle":115,"definition":116,"discipline":22,"disciplineCode":98,"disciplineLabel":99,"disciplineColor":100,"disciplineIcon":101},"sai số đo lường","Sai số đo lường là gì? Nghiên cứu về Sai số đo lường","measurement error","Sai số đo lường là độ chênh lệch giữa giá trị đo được của một đại lượng vật lý hoặc biến số nghiên cứu so với giá trị thực của đại lượng đó.",{"id":118,"title":119,"term":118,"englishTitle":120,"definition":121,"discipline":22,"disciplineCode":98,"disciplineLabel":99,"disciplineColor":100,"disciplineIcon":101},"nghiên cứu sơ bộ","Nghiên cứu sơ bộ là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","preliminary study","Nghiên cứu sơ bộ (Pilot Study \u002F Preliminary Study) là nghiên cứu quy mô nhỏ được tiến hành trước nghiên cứu chính thức nhằm kiểm tra tính khả thi, hoàn thiện quy trình phương pháp, ước tính cỡ mẫu và phát hiện các sai sót tiềm ẩn trong thiết kế nghiên cứu.",{"id":123,"title":124,"term":123,"englishTitle":125,"definition":126,"discipline":22,"disciplineCode":98,"disciplineLabel":99,"disciplineColor":100,"disciplineIcon":101},"khả năng chống chịu","Khả năng chống chịu là gì? Các nghiên cứu khoa học về Khả năng chống chịu","resilience","Khả năng chống chịu là năng lực của một hệ sinh thái, tổ chức kinh tế - xã hội hoặc cá nhân trong việc hấp thụ các cú sốc, tự thích ứng với biến cố và duy trì các chức năng cốt lõi."]