Charting a course for effective scientific communication: Balancing accuracy and promotion around the Virgin Galactic crash
Notice bibliographique
Résumé
Coverage of the inflight explosion of Virgin Galactic's SpaceShipTwo on October 31st, 2014, exposes a gap between Virgin's polished public face and the technical realities of its aim to provide accessible space travel. In the days following the crash, Branson used his various media arms to communicate concern, support, and his faith in the importance of his company's space mission. Meanwhile, the National Transportation Safety Board (NTSB) began their ongoing investigation into the incident, releasing four video briefings in the week following the crash. These two media events — Branson's online handling of the fallout from the incident, and the NTSB's Acting Chairman Chris Hart's briefings — provide an interesting case study in the way that scientific material is disseminated by and for expert and non-expert audiences, and how this interacts with expectations around the marketing and promotion of scientific discovery. This paper will analyze the contrasting coverage of Virgin Galactic's SpaceShipTwo crash from the NTSB, Virgin's media arms and popular journalism, to consider how we balance scientific accuracy with attempts to capture and promote public interest in the sciences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,012 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».