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Enregistrement W2161302472

Public Engagement, Public Consultation, Innovation and the Market

2006· article· en· W2161302472 sur OpenAlexaffabout
David Castle, Keith Culver

Notice bibliographique

RevueIntegrated Assessment · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic engagementPublic relationsPublishingOrder (exchange)Public opinionPolitical scienceService (business)DemocracyBusinessMarketingPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engagement of the public regarding new science and technology is almost a routine feature of the innovation cycle in Canada. Recent examples include: the Health Canada-initiated consultation on xenotransplanation, public engagement in self-standing GE3LS research programs or projects embedded in scientific platforms, the launch of the National Research Council’s e-democracy laboratory, and the Canadian Biotechnology Secretariat’s rolling study of consumer attitudes toward biotechnology. The vast majority of research into the methods, effectiveness, and merits of public engagement is conducted by, or with the assistance of, university-based researchers, the major exception being opinion polls conducted by professional pollsters. In order to fulfill the requirements of university-based research, academics collect kudos from like-minded peers by presenting their results at conferences and publishing in academic journals and books. Often the research is also deliberately or derivatively disseminated into the grey literature for use by industry and the public service. In this dissemination mode, researchers are often regarded as consultants who provide nonacademic constituencies with expert advice on assessment of public attitudes toward new science and technology.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0100,033
Communication savante0,0160,011
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0110,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,001

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 Opus0,445
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,009 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations18
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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