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Enregistrement W2262371495 · doi:10.1162/posc_e_00219

Science, Policy, Values: Exploring the Nexus

2016· article· en· W2262371495 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScience policyNexus (standard)Value (mathematics)WarrantPhilosophy of sciencePolitical scienceSociologyPublic relationsPositive economicsEpistemologyPublic administrationEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

September 09 2016 Science, Policy, Values: Exploring the Nexus Heather E. Douglas Heather E. Douglas Search for other works by this author on: This Site Google Scholar Author and Article Information Heather E. Douglas My thanks to Rachel Ankeny and the SPSP 2013 organizing committee for inviting me to put together the workshop that led to this collection of papers. The assistance of the Institute for the History and Philosophy of Science and Technology at the University of Toronto (especially Muna Salloum, Marga Vicedo, and Denis Walsh) and of Vicki Brett at the University of Waterloo was essential for making the workshop run properly. Thanks as well to the additional speakers who contributed so much to the discussion (Sergio Sismondo, Kieran O'Doherty, and Marc Saner) and to the 70 attendees who made it a vibrant day. Thanks to the anonymous peer reviewers who helped strengthen each of the papers, to Dylon McChesney for his invaluable editorial assistance, and to Ted Richards for his ongoing support. Finally, thanks to the authors for their hard work, perseverance, and insight. My hope is that this collection will spur greater engagement with the normatively complex terrain where science, policy, and values meet. Online Issn: 1530-9274 Print Issn: 1063-6145 ©2016 by The Massachusetts Institute of Technology2016MIT Press Perspectives on Science (2016) 24 (5): 475–480. https://doi.org/10.1162/POSC_e_00219 Cite Icon Cite Permissions Share Icon Share Facebook Twitter LinkedIn MailTo Views Icon Views Article contents Figures & tables Video Audio Supplementary Data Peer Review Search Site Citation Heather E. Douglas; Science, Policy, Values: Exploring the Nexus. Perspectives on Science 2016; 24 (5): 475–480. doi: https://doi.org/10.1162/POSC_e_00219 Download citation file: Ris (Zotero) Reference Manager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex toolbar search Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search All ContentAll JournalsPerspectives on Science Search Advanced Search The importance of science for guiding policy decisions has been an increasingly central feature of policy-making for much of the past century. But which science we have available to us and what counts as adequate science for policy-making shapes substantially the specific impact science has on policy decisions. Policy influences which science we pursue and how we pursue it in practice, as well as how science ultimately informs policy. Values inform our choices in these areas, as values shape the research agendas scientists pursue, the issues debated as we decide on policy, and what counts as sufficient warrant in any given case. And what we value is shaped by our empirical understanding of what is, what is possible, and what is feasible. The interrelationships between values (what we care about), policy (how our institutions and practices are structured), and science (our best source of empirical knowledge) requires careful philosophical attention.... You do not currently have access to this content.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,011
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,333
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,201 · 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