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Enregistrement W3105366519 · doi:10.1093/eep/dvaa015

Communicating science: epigenetics in the spotlight

2020· review· en· W3105366519 sur OpenAlexafffund
Stephanie O. M. Dyke, Catherine Ennis, Yann Joly, Jörn Walter, Reiner Siebert, Tomi Pastinen

Notice bibliographique

RevueCurrent Zoology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRace, Genetics, and Society
Établissements canadiensMcGill University and Génome Québec Innovation CentreLearning PartnershipUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthBC Children's HospitalBundesministerium für Bildung und ForschungGenome Institute of SingaporeMcGill University
Mots-clésEpigeneticsBiologyEvolutionary biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the public interest in epigenetic science, this study aimed to better understand media representations of epigenetics in national newspaper coverage in various regions in North America, Europe, and Asia. Content analysis was used to study media messages about epigenetics, their policy focus, and the balance of the reporting. We identified several recurring themes in the news reports, including policy messages relating to individual and societal responsibilities. We also found shortcomings in the media's portrayal of epigenetic science, and sought to identify potential causes by considering the underlying scientific evidence that the media reported on. A case study analysis showed that the results of epigenetic studies were often overstated in academic research publications due to common experimental limitations. We suggest that defining standardized criteria with which to evaluate epigenetic studies could help to overcome some of the challenges inherent in translating complex epigenetic research findings for non-technical audiences, and present a Press Kit template that researchers can adapt and use to aid in the development of accurate and balanced press releases.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,319 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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