Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,207 | 0,466 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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.
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 ».