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Enregistrement W2413858463 · doi:10.1590/0001-3765201620150558

Scientists in the public sphere: Interactions of scientists and journalists in Brazil

2016· article· en· W2413858463 sur OpenAlexaboutno aff
Luisa Massarani, Hans Peter Peters

Notice bibliographique

RevueAnais da Academia Brasileira de Ciências · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMinistério da Ciência, Tecnologia e Inovação
Mots-clésPublic relationsSocial mediaPolitical scienceOrder (exchange)Quarter (Canadian coin)Science communicationPublic opinionSociologyPsychologyMedia studiesPoliticsLawBusinessHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to map scientists' views on media channels and explore their experiences interacting with journalists, the authors conducted a survey of about 1,000 Brazilian scientists. Results indicate that scientists have clear and high expectations about how journalists should act in reporting scientific information in the media, but such expectations, in their opinion, do not always seem to be met. Nonetheless, the results show that surveyed scientists rate their relation with the media positively: 67% say that having their research covered by media has a positive impact on their colleagues. One quarter of the respondents expressed that talking to the media can facilitate acquisition of more funds for research. Moreover, 38% of the total respondents believe that writing about an interesting topic for release on media channels can also facilitate research publication in a scientific journal. However, 15% of the respondents outright agree that research reported in the media beforehand can threaten acceptance for publication by a scientific journal. We hope that these results can foster some initiatives for improving awareness of the two cultures, scientists and journalists; increasing the access of journalists to Brazilian scientific endeavors; stimulating scientists to communicate with the public via social networks.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,313
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,151 · 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'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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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