The Rhetoric of (Interdisciplinary) Science: Visuals and the Construction of Facts in Nanotechnology
Notice bibliographique
Résumé
Since Jeanne Fahnestock attention to the role of between images and rhetoric has grown, both generally and in rhetoric of science (Hope, 2006; Fleckenste and Richards, 2008, and others).R Alan Gross (2007; 2014) and Don Idhe (2007), among others, have responded, generating insight into the function of visuals in science research.Some of this work has visuals in specific disciplines (for example, Gross has looked at visuals in biology, chemistry, and geology); other work has explored the function of visuals across disciplines (for example, Idhe has drawn examples from medi of complexity in the relationship between visual representations and "reality").This work has enabled a better understanding of how images contribute to knowledge generation in science.While this work draws from published images from historical scientific discoveries, it also focuses on disciplinary science such as biology (including medical images) or physics.So far researchers have not explored how interdisciplinary fields in science such as nanotechnology employ visuals.The newly emerging field of nanotechnology brings together expertise from a range of areas.For example, studying prion (protein misfoldi Creutzfeldt-Jakob disease [CJD] in humans; bovine spongiform encephalitis [BSE] in mice, sheep, and cows; and chronic wasting disease [CWD] in cervids [deer, elk, and caribou] combines expertise from physics, chemistry, biology, medicine, veterinary medicine and engineering.Research on third generation solar cells requires expertise from chemistry, physics, and engineering.The methods used to answer research questions about scientific phenomena at the nanoscale (smaller than 100 nm or 10 interdisciplinary, and the data derived from these methods
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,045 |
| Communication savante | 0,014 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».