Sentiment analysis as a measure of conservation culture in scientific literature
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.
Notice bibliographique
Résumé
Culturomics is emerging as an important field within science, as a way to measure attitudes and beliefs and their dynamics across time and space via quantitative analysis of digitized data from literature, news, film, social media, and more. Sentiment analysis is a culturomics tool that, within the last decade, has provided a means to quantify the polarity of attitudes expressed within various media. Conservation science is a crisis discipline; therefore, accurate and effective communication are paramount. We investigated how conservation scientists communicate their findings through scientific journal articles. We analyzed 15,001 abstracts from articles published from 1998 to 2017 in 6 conservation-focused journals selected based on indexing in scientific databases. Articles were categorized by year, focal taxa, and the conservation status of the focal species. We calculated mean sentiment score for each abstract (mean adjusted z score) based on 4 lexicons (Jockers-Rinker, National Research Council, Bing, and AFINN). We found a significant positive annual trend in the sentiment scores of articles. We also observed a significant trend toward increasing negativity along the spectrum of conservation status categories (i.e., from least concern to extinct). There were some clear differences in the sentiments with which research on different taxa was reported, however. For example, abstracts mentioning lobe finned fishes tended to have high sentiment scores, which could be related to the rediscovery of the coelacanth driving a positive narrative. Contrastingly, abstracts mentioning elasmobranchs had low scores, possibly reflecting the negative sentiment score associated with the word shark. Sentiment analysis has applications in science, especially as it pertains to conservation psychology, and we suggest a new science-based lexicon be developed specifically for the field of conservation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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