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Enregistrement W2145225999 · doi:10.3897/neobiota.19.4848

Communicating research with the public: evaluation of an invasive earthworm education program

2013· article· en· W2145225999 sur OpenAlexaffabout
Erin K. Cameron, Sarah Yuckin, Erin M. Bayne

Notice bibliographique

RevueNeoBiota · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInvertebrate Taxonomy and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarthwormPublic relationsThe InternetMarketingPolitical scienceBusinessEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecologists are increasingly encouraged by funding agencies and professional societies to communicate their research with the public. However, most receive relatively little training in how to do this effectively. Furthermore, evaluation of whether such an investment by ecologists actually achieves conservation objectives is rare. We created an education program, involving print, television, radio, and internet media, to increase awareness about earthworm invasions and to discourage anglers from dumping earthworm bait. Using pre- and post-surveys, we evaluated our program’s success in reaching its target audience and in changing knowledge and behavior. Few participants (4.1%) recalled seeing the program material and knowledge of the fact that earthworms are non-native in Alberta remained low (15.8% before, 15.1% after). Further, after being told about the negative effects of earthworms in forests, 46.7% of the anglers surveyed stated they would not change their bait disposal behavior in the future, with many commenting that they did not believe earthworms could be harmful. These results highlight the importance of evaluating education programs, rather than assuming they are successful. Given many participants’ doubts that earthworms have negative effects, both regulations and education may be needed to reduce earthworm introductions.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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