MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2127506370 · doi:10.1177/0162243903261949

Those Who Get Hurt Aren’t Always Being Heard: Scientist-Resident Interactions over Community Water

2004· article· en· W2127506370 sur OpenAlexaffabout
Wolff‐Michael Roth, Janet Riecken, Lilian Pozzer‐Ardenghi, Robin McMillan, Brenda Storr, Donna Tait, Gail Bradshaw, Trudy Pauluth Penner

Notice bibliographique

RevueScience Technology & Human Values · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNewspaperPublic relationsContext (archaeology)EthnographySociologyWork (physics)Boundary-workPoliticsPolitical scienceMedia studiesSocial scienceEngineeringGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is about the interaction of scientific expertise and local knowledge in the context of a contested issue: the quality and quantity of safe drinking water available to some residents in one Canadian community. The authors articulate the boundary work in which scientific and technological expertise and discourse are played out against local knowledge and water needs to prevent the construction of a water main extension that would provide a group of residents with the same water that others in the community already access. The authors draw on an extensive database constructed during a three-year ethnographic study of one community; the data base includes the transcript of a public meeting, newspaper clippings, interviews, and communications between residents and town council. The authors show not only that scientists and residents differ in their assessment of water quality and quantity but also that there is a penchant for undercutting residents in their attempts to make themselves heard in the political process.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0360,020
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,372 · 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'étudeQualitatif
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

Citations34
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScience Technology & Human ValuesMême sujetIndigenous Studies and EcologyTravaux en français237 207