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Enregistrement W2025965885 · doi:10.4245/sponge.v3i1.6569

Exploring Epistemic Boundaries Between Scientific and Popular Cultures

2010· article· en· W2025965885 sur OpenAlexvenueno aff
Marina Levina

Notice bibliographique

RevueSpontaneous Generations A Journal for the History and Philosophy of Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisrepresentationEpistemologyPopular cultureNegotiationSociologySocial sciencePolitical sciencePhilosophyMedia studiesLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Science studies have long been concerned with the complex interrelationship between scienti?c research and popular culture’s interpretations and reconstructions of scienti?c ?ndings (Kember 2003; Lancaster 2003; Penley 1997, among others). Disparities between the two are often presented as popular culture’s misinterpretation or misrepresentation of scienti?c facts; however, in this essay I argue that a more theoretically lucrative approach understands these con?icts as complex social and cultural negotiations over epistemological boundaries between scienti?c and popular cultures. Understanding such differences is tremendously important in mediated societies where scienti?c research is mostly understood through its representation in the popular culture. In this paper, I examine what is at stake in popular representations of scienti?c research and how the popular culture is often seen as threatening to the epistemic boundaries of scienti?c culture. Using the recent controversy over The Oprah Winfrey Show’ s presentation of controversial medical practices as a case study, this essay examines how distinctions between scienti?c and popular ways of knowing are constructed, represented and managed. I argue that scienti?c knowledge should be viewed as a complex and often con?icted cultural discursive practice that signi?es boundary negotiations between scienti?c and popular cultures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0110,008
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,471
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,078 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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