A Massive Open Online Course on climate change: the social construction of a global problem using new tools for connectedness
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is a pervasive and challenging phenomenon that takes on a variety of meanings and frames, each of which suggests different victims, villains, and solutions. New tools are emerging that may facilitate a reframing, or at least the collaborative coproduction, of the climate change conversation. Web‐based social media have provided a new level of connectedness and capacity to collaborate through a merging of the social and educational worlds in the form of Massive Open Online Courses ( MOOCs ): web‐based, freely available courses taught by university and college instructors, and offered to thousands of students at a time. Our development and delivery of the first interdisciplinary climate change MOOC has opened a new window into (1) the tools available to convene a conversation about climate change, (2) the processes of negotiation, cultural articulation, and identity formation that occur through conversations that include large populations from diverse backgrounds, and (3) the implications of this conversation for the broader climate change discourse, the definition of the problem, attributions of responsibility, and the development of solutions. WIREs Clim Change 2014, 5:577–585. doi: 10.1002/wcc.300 This article is categorized under: Perceptions, Behavior, and Communication of Climate Change > Communication Social Status of Climate Change Knowledge > Climate Science and Social Movements
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».