Are journalism students equipped to write about science
Notice bibliographique
Résumé
Journalists and/or their editors appear to avoid science topics and journalists have the reputation of being largely unequipped to handle medical science, environmental science, or any science, in ways that do not distort, misrepresent or misunderstand the science and that do not promote a continuing feud with scientists. Nurse & Tooze (2000) contend that the result of this has been a generally low quality of debate about science issues and increased public anxiety. Low levels of understanding are the outcome of the public, the media, politicians and other opinion-formers having little idea of how science is done and how scientific knowledge is advanced, they argue. Although a convenient solution to this problem is seen in the training of specialist science journalists, such an apparent solution is impractical and, indeed, probably unsuitable. A better solution would seem to be to prepare all journalism trainees for the inevitable encounters with science and technology and especially the issues surrounding ever more contentious developments. This paper sets out to address the central question of whether generalist journalists can be better equipped to deal successfully with science writing and reporting and whether this can be achieved in their normal tertiary education in journalism. It does this in two ways: First, it looks at students' survey responses to a spectrum of questions about science, science in the news and their knowledge of basic scientific concepts to explore the potential of journalism students to cover science matters. Then it examines the perceived quality of journalism students' writing in a survey of source scientists. The conclusion drawn from this is that most journalism students are quite capable performing the task well.
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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 | 0,013 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,019 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,199 | 0,143 |
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 ».