Experts’ understanding of the public: knowledge control in a risk controversy
Notice bibliographique
Résumé
This paper reverses the common emphasis in the literature on public understanding of science by examining “experts’ understanding of the public.” This research uses the case of aquaculture in Canada, a highly contested mode of production that has divided the scientific community and public opinion. Using a survey of 300 aquaculture experts in Canada, we examine three dimensions of experts’ understanding of public “contributions” to this controversy. These are (1) stakeholder participation in aquaculture regulation and policy, (2) the media as an interpreter and communicator of expert claims, and (3) the knowledge and values basis of general public opinion. We find that experts’ views on lay knowledge and participation in the debate swing from strongly positive to strongly negative. Using quantitative and qualitative data from the survey, we argue that these swings in experts’ views of the public coincide with issues of control over knowledge. Experts on all sides of the aquaculture controversy are markedly open to incorporating lay knowledge into scientific practices (a situation where expert control over knowledge is retained), but are highly critical of lay “consumption” of expert claims (a situation where expert control over knowledge is lost).
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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 | 0,048 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,055 |
| Communication savante | 0,019 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».