Northern Exposure: Promoting Science News to the Canadian Public
Notice bibliographique
Résumé
In 2008, the Arctic institute won an International Polar Year (IPY) grant, through Indian and Northern Affairs Canada, to promote Arctic science to Canadians. The award was timely for a number of reasons. For one, the Arctic is currently the focus of much public attention because of the obvious and massive impact of climate change. In the past decade, sea ice has broken extent minimums three times. Scientists suspect that some polar bear populations are in danger because of lost habitat. Warming temperatures are causing vegetation changes on mountain slopes and on tundra. Anyone at all familiar with the Arctic knows this list could go on. In addition, more attention is currently being paid to the endeavor of communicating science to the public. Governments, scientists, and communication professionals are all making an increased effort to present research results to the public—albeit for very different reasons. There’s even a small but growing cadre of journalists dedicated to science news. And of course, the Arctic science promotion program falls at the end of the fourth IPY, when many science projects are beginning to return results. Yet the landscape is not without its valleys. Layoffs are gutting newsrooms in Canada and the United States, and science reporters are among the first casualties. Some evidence shows the public’s interest in science is waning. Traditional media are losing audiences to non-traditional sources such as websites, blogs, and other forms of social media. This paper will offer a short discussion of the Arctic Institute’s IPY project in the context of the wider movement to promote and publicize science.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,008 |
| Communication savante | 0,027 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,006 |
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 ».