explicans

💡 A good explicans compresses complexity while remaining honest about uncertainty, inviting refinement instead of pretending to finish the conversation.

یک توضیح‌دهنده‌ی خوب، پیچیدگی را فشرده می‌کند و در عین حال در مورد عدم قطعیت صادق می‌ماند و به جای تظاهر به پایان دادن به مکالمه، از اصلاح و پالایش دعوت می‌کند.

💡 The explicans should be testable and fecund, generating consequences that survive experiments rather than merely sounding clever at conferences.

گزاره‌های توضیحی باید قابل آزمایش و ثمربخش باشند و پیامدهایی ایجاد کنند که از آزمایش‌ها جان سالم به در ببرند، نه اینکه صرفاً در کنفرانس‌ها هوشمندانه به نظر برسند.

💡 We revised the explicans to include network effects, which finally aligned the model with stubborn adoption curves observed in practice.

ما توضیحات را اصلاح کردیم تا اثرات شبکه را نیز در نظر بگیریم، که در نهایت مدل را با منحنی‌های پذیرش سرسختانه مشاهده شده در عمل همسو کرد.