Elevating neuroscience literacy and an approach for physiologists
Notice bibliographique
Résumé
The field of neuroscience has made notable strides that have contributed to progress and change in a number of academic pursuits. However, the lack of understanding of basic neuroscience concepts among the general public is likely to hinder, and in some instances possibly even prevent, the appropriate application of scientific advancements to issues facing society today. Greater neuroscience literacy among the general public is necessary for the benefits of neuroscientific discovery to be fully realized. By actively enhancing neuroscience literacy, scientists can dispel falsehoods established by early research that harmed underrepresented communities, ensure that public conversations concerning neuroscience (e.g., legalization of psychotropic substances) revolve around facts, and empower individuals to make better health decisions. The widespread implementation of communication technologies and various forms of media indicate there are numerous means to engage classroom learners across disciplines and age cohorts and the public to increase neuroscience knowledge. Thus, it is not only necessary but timely that neuroscientists seek meaningful ways to bridge the widening knowledge gap with the public.
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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 | 0,025 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,023 |
| Communication savante | 0,016 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».