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Enregistrement W2009103796 · doi:10.1353/epi.0.0001

Masking Disagreement among Experts

2006· article· en· W2009103796 sur OpenAlexfundno aff
John Beatty

Notice bibliographique

RevueEpisteme · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophy and History of Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésCredibilityMasking (illustration)Focus (optics)PoliticsPsychologyPosition (finance)Scientific consensusSocial psychologyPolitical scienceEpistemologyPublic relationsLawBusinessPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Th ere are many reasons why scientifi c experts may mask disagreement and endorse a position publicly as "jointly accepted."In this paper I consider the inner workings of a group of scientists charged with deciding not only a technically diffi cult issue, but also a matter of social and political importance: the maximum acceptable dose of radiation.I focus on how, in this real world situation, concerns with credibility, authority, and expertise shaped the process by which this group negotiated the competing virtues of reaching consensus versus reporting accurately the nature and degree of disagreement among them.I am concerned here with the epistemological asymmetry between scientifi c experts and the lay public, and the ways in which expert reporting contributes to that asymmetry.I will pay particular attention to the ways in which simplifi cation and especially "joint acceptance" result in the withholding of information from the public-especially information about the degree of disagreement among experts.To illustrate and motivate my points, I will discuss an example from the history of science: the deliberations, in the cold war era, of a group of scientists charged with assessing the genetic hazards of radiation exposure and determining what should count as a permissible dose.

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)0,207
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,466
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2070,466
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0040,017
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations52
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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