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Enregistrement W4210691771 · doi:10.1152/advan.00021.2021

Change the medium, change the message: creativity is key to battle misinformation

2022· editorial· en· W4210691771 sur OpenAlexaff
Kayla A. Benjamin, Sarah McLean

Notice bibliographique

RevueAJP Advances in Physiology Education · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScientific literacyScience communicationPseudoscienceMisinformationScience educationJargonMainstreamSociologyInformal educationMedia literacyPublic awareness of scienceNext Generation Science StandardsInformal learningContext (archaeology)Public relationsPedagogyPolitical scienceHigher educationMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marshall McLuhan’s groundbreaking work regarding the role of context and medium in communication is very relevant today. By limiting the medium of science communication to dense, jargon-rich academic journals, we restrict the impact of discovery to the scientific community. We are also allowing the propagation of misinformation, as the nonexpert is forced to resource unreliable media to answer their scientific queries. To compete with pseudoscience, we need to improve science literacy and make science accessible through the same media on which pseudoscience thrives. As scientists and educators, we believe it is our responsibility to reconceptualize science literacy as a lifelong process and take greater accountability over the future of science communication. We hypothesize that increasing the accessibility of scientific literature to the public through adopting mainstream media forms and increasing access to informal science education (ISE) opportunities will decrease the proliferation of pseudoscience. To accomplish this, we propose eight recommendations housed under three action areas: 1) modify undergraduate science education by increasing opportunities for informal science communication, 2) increase accessibility to informal science education, and 3) bridge the gap between formal and informal science learning opportunities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,347 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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