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Enregistrement W2520699618 · doi:10.1002/lob.10151

A Shifting Tide: Recommendations for Incorporating Science Communication into Graduate Training

2016· article· en· W2520699618 sur OpenAlexaff
Elizabeth J. Hundey, Jennifer H. Olker, Cátia Carreira, Rémi Daigle, Ashley K. Elgin, Michael Finiguerra, Natasha J. Gownaris, Nicole Hayes, Leanna Heffner, N. Roxanna Razavi, Patrick D. Shirey, Bradley B. Tolar, Elisha M. Wood‐Charlson

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Bulletin · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversité LavalWestern University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésTraining (meteorology)Medical educationScience communicationPsychologyGraduate studentsPublic relationsPolitical scienceScience educationPedagogyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Scientists who are skilled in communication reap professional and personal rewards. Unfortunately, gaps exist in fostering curricular and extracurricular training in science communication. We focus our article on opportunities for university‐ and department‐level leadership to train new scientists to communicate effectively. Our motivation is threefold: (1) communication training is key to being competitive in the increasingly diverse job market, (2) training early career scientists in communication “jump‐starts” personal and societal benefits, and (3) the authors represent a group of early career aquatic scientists with unique insights on the state of and need for training. We surveyed early career aquatic scientists about their science communication training experiences. In summary, survey respondents indicated that (1) science communication training is important; (2) graduate students are interested in training that is not currently available to them; (3) departments and advisors are moderately supportive of students participating in science communication, but less enthusiastic about providing training support; and (4) graduate students lack opportunities to put science communication training into practice. We recommend departments and institutions recognize the benefits of science communication training, develop a strategy to support such training, and facilitate individualized approaches to science communication.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
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 Opus0,454
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,013 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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