Science communication in transition: genomics hype, public engagement, education and commercialization pressures
Notice bibliographique
Résumé
This essay reports on the final session of a 2-day workshop entitled 'Genetic Diversity and Science Communication', hosted by the CIHR Institute of Genetics in Toronto, April 2006. The first speaker, Timothy Caulfield, introduced the intersecting communities that promulgate a 'cycle of hype' of the timelines and expected outcomes of the Human Genome Project (HGP): scientists, the media and the public. Other actors also contribute to the overall hype, the social science and humanities communities, industry and politicians. There currently appears to be an abatement of the overblown rhetoric of the HGP. As pointed out by the second speaker, Sharon Kardia, there is broad recognition that most phenotypic traits, including disease susceptibility are multi-factorial. That said, George Davey-Smith reminded us that some direct genotype-phenotype associations may be useful for public health issues. The Mendelian randomization approach hopes to revitalize the discipline of epidemiology by strengthening causal influences about environmentally modifiable risk factors. A more realistic informational environment paves the way for greater public engagement in science policy. Two such initiatives were presented by Kardia and Jason Robert, and Peter Finegold emphasized that science education and professional development for science teachers are important components of later public engagement in science issues. However, pressures on public research institutions to commercialize and seek industry funding may have negative impacts in both encouraging scientists to inappropriately hype research and on diminishing public trust in the scientific enterprise. The latter may have a significant effect on public engagement processes, such as those proposed by Robert and Kardia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».