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Enregistrement W2936746155 · doi:10.1175/wcas-d-18-0075.1

The Closer, the Better? Untangling Scientist–Practitioner Engagement, Interaction, and Knowledge Use

2019· article· en· W2936746155 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWeather Climate and Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesClimate Program OfficeNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésCredibilityUsabilityPerceptionScholarshipAffect (linguistics)Knowledge managementPsychologyProcess (computing)Scale (ratio)Computer scienceHuman–computer interactionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Scholarship on climate information use has focused significantly on engagement with practitioners as a means to enhance knowledge use. In principle, working with practitioners to incorporate their knowledge and priorities into the research process should improve information uptake by enhancing accessibility and improving users’ perceptions of how well information meets their decision needs, including knowledge credibility, understandability, and fit. Such interactive approaches, however, can entail high costs for participants, especially in terms of financial, human, and time resources. Given the likely need to scale up engagement as demand for climate information increases, it is important to examine whether and to what extent personal interaction is always a necessary condition for increasing information use. In this article, we report the results from two experimental studies using students as subjects to assess how three types of interaction (in-person meeting, live webinar, and self-guided instruction) affect different aspects of climate information usability. Our findings show that while in-person interaction is effective in enhancing understanding of climate knowledge, in-person interaction may not always be necessary, depending on the kinds of information involved and outcomes desired.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,251
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,173 · 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