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Enregistrement W1556727266 · doi:10.22230/src.2014v5n1a156

Guest Editorial: Science Communication

2014· editorial· en· W1556727266 sur OpenAlexaffvenue
Britt D. Hall

Notice bibliographique

RevueScholarly and Research Communication · 2014
Typeeditorial
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWorld Wide WebInternet privacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Only July 11, 2012, the day that hundreds of scientists marched on Parliament Hill in Ottawa to protest cuts to scientific research by the federal government, a reporter asked me why the public should care about science.I was dumbfounded, largely because I had never really considered that a question that needed answering.I had no idea there were people who did not inherently understand why science is important in our everyday lives.My thinking was naïve, and ever since I have been on a journey to more fully understand -and communicate -the way science influences our lives.As a result, when I was approached to act as guest editor for this edition of Scholarly and Research Communication (SRC), I was eager to help assemble an issue that would explore the importance of science in our lives.One of the main themes of this issue's articles is the question: "What does science mean to me?"In my own exploration of that question, I realize that I never made the choice to be a scientist.is is further illustrated by my experience with my young children.I now understand that we are born with an inherent curiosity that is the basis of science.As Carl Sagan said: "Every kid starts out as a natural-born scientist, and then we beat it out of them." I was lucky in my upbringing, an interest in science was fostered.I grew up in a family of thinkers, with a family history of successful scientists and a couple of world-renowned biogeochemists to boot.at is one of the reasons why I was so surprised that anyone would actually question the value of science and equally surprised that I struggled with an answer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0090,003
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0150,005
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0290,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,021

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.

Tête enseignante Opus0,430
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,127 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
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