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Enregistrement W2332999516 · doi:10.3389/fpsyg.2016.00451

Debunking the Myth of Value-Neutral Virginity: Toward Truth in Scientific Advertising

2016· article· en· W2332999516 sur OpenAlexaff
David R. Mandel, Philip E. Tetlock

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensYork UniversityDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppealValue (mathematics)HonestyObjectivity (philosophy)EpistemologyIdeologySociologyAccountabilityCredibilitySocial psychologyPoliticsPsychologyPolitical scienceLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The scientific community often portrays science as a value-neutral enterprise that crisply demarcates facts from personal value judgments. We argue that this depiction is unrealistic and important to correct because science serves an important knowledge generation function in all modern societies. Policymakers often turn to scientists for sound advice, and it is important for the wellbeing of societies that science delivers. Nevertheless, scientists are human beings and human beings find it difficult to separate the epistemic functions of their judgments (accuracy) from the social-economic functions (from career advancement to promoting moral-political causes that "feel self-evidently right"). Drawing on a pluralistic social functionalist framework that identifies five functionalist mindsets-people as intuitive scientists, economists, politicians, prosecutors, and theologians-we consider how these mindsets are likely to be expressed in the conduct of scientists. We also explore how the context of policymaker advising is likely to activate or de-activate scientists' social functionalist mindsets. For instance, opportunities to advise policymakers can tempt scientists to promote their ideological beliefs and values, even if advising also brings with it additional accountability pressures. We end prescriptively with an appeal to scientists to be more circumspect in characterizing their objectivity and honesty and to reject idealized representations of scientific behavior that inaccurately portray scientists as value-neutral virgins.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,453
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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