MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2948246836

Concerning the politicization of climate science: epistemic dependency, trust in expert testimony, and determining What We Ought to Believe

2018· dissertation· en· W2948246836 sur OpenAlexfundno aff
Caitlin Heppner

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDependency (UML)Climate scienceEpistemologyPolitical scienceClimate changeComputer sciencePhilosophyArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Belief in climate change does not divide into a simple dichotomy of (good) believers and (evil)
\nnonbelievers. An unclear view of skepticism arises when the differences between empirical and
\nnormative claims are revealed. Developing responsible beliefs on matters of which we possess
\nno expertise requires reliable expert testimony. However, trust and objectivity are integral factors
\nfor belief in expert consensus. A reduction in public opinion regarding the reliability of climate
\nscience, due to politicization, enables the dismissal anthropogenic climate change.
\nUnderstanding politicization from both Pielke and Douglas clarifies a negative role that politics
\ncan play in the doing of science. The risks that politicization pose, mistrust for one, do not
\nundermine the necessary role of values in science. The role of values within scientific enquiry
\nmust be restricted and acknowledged for trustworthy science to be produced, and for scientific
\nfindings regarding climate change to be accepted by nonexperts, including policymakers.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLu Zone Ul (Laurentian University)Même sujetClimate Change Communication and PerceptionTravaux en français237 207