Building a Science Diplomacy Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Science diplomacy is a fast-growing field of research, education and practice dedicated to better understanding and reinforcing the connections between science, technology and international affairs, in order to tackle national and global challenges. Interest from early-career scientists and young diplomats to learn more and engage at the science-diplomacy nexus is growing all around the world. However, as a relatively new and multidisciplinary field, we show that science diplomacy has so far been largely taught through extracurricular courses and workshops, often self-organized by university student groups or international scientific organizations, targeting specific disciplinary and geographic audiences. Given this fragmented landscape, we map and categorize current science diplomacy educational offerings in higher education. Despite some coverage of science diplomacy within general science policy programs or courses focused on an issue area (e.g. water diplomacy or environmental diplomacy), a structured foundational course addressing the commonalities of all the scientific and technological issues relevant to international affairs is still lacking. Hence, we first suggest knowledge and key skills scientists and diplomats can learn from each other to bridge the disciplinary divide and engage in science diplomacy scholarship and practice. Building upon it, we then propose cross-cutting, core concepts that can inform the establishment and consolidation of science diplomacy curricula at universities. These aim to be useful to teach science diplomacy to advanced undergraduate and graduate students of all backgrounds and to be adaptable to a wide range of degree programs and disciplines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».