THE CONVERSATION, TEN YEARS ON: ASSESSING THE IMPACT OF A UNIQUE SCHOLARLY PUBLISHING INITIATIVE
Notice bibliographique
Résumé
The Conversation (theconversation.com) represents a unique model for communicating scholarly research to the general public via explanatory journalism. Rather than relying on scholars’ personal networks, the promotional efforts of university press offices, or requests from science journalists for comments on current developments, The Conversation offers a platform for scholars across all disciplines to pitch their own stories, gain support from its in-house journalistic staff to develop those stories for a general audience, and see the resulting articles published under Creative Commons licences, enabling them to be republished by commercial and public service news outlets around the world. The overall success of this model, which may be described as ‘journalism-as-a-service’, is evident: articles from The Conversation are regularly republished by major international news outlets from the New York Times through CNN to The Guardian, as well as by domestic outlets across the eight countries and regions in which The Conversation now operates. This panel provides a broad-ranging and multi-faceted assessment of the status of the Conversation project, in its tenth year of operation. The current COVID-19 crisis has particularly highlighted the crisis of expertise and unevenness of scientific literacy amongst journalists, politicians, and the general public. The panel’s assessment of the successes and failures of one of the leading digital science communication initiatives of the past decade provides an important reality check, and offers new insights on what can be done to increase the visibility and impact of rigorous scholarly perspectives from all disciplines of research in public and political debates.
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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 | 0,107 | 0,248 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,016 |
| Communication savante | 0,039 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».