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Enregistrement W4293163655 · doi:10.51952/9781529206968.ch003

Language, Labels and Lived Identity in Debates about Science, Religion and Belief

2019· book-chapter· en· W4293163655 sur OpenAlexaboutno aff
Tom Kaden, Stephen Jones, Rebecca Catto

Notice bibliographique

RevueBristol University Press eBooks · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAmerican Constitutional Law and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)SociologyEpistemologyAnthropologyPsychologyLinguisticsAestheticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In public discussion and polling on the subject of science and belief people’s views are often subsumed under identity labels such as ‘Creationism’, ‘Darwinism’, ‘New Atheism’, ‘Intelligent Design’ and ‘Theistic Evolutionism’. Often, these labels are held to accurately represent people’s views both by public figures and by social scientific researchers. In this chapter, Kaden, Jones and Catto make the case for a reassessment of the role of labels and the knowledge connected to them in popular and social scientific treatment of the relationship between science and belief. They argue that there are considerable problems in identifying people’s views using the majority of commonly used analytic labels. Drawing on 123 semi-structured interviews with scientists and members of the public in the UK and Canada from a range of religious and non-religious positions, the authors then show that such categories of belief are creatively interpreted. The authors highlight the limited salience of popular concepts in science and religion debates, showing that such terms are frequently unfamiliar to British and Canadian publics. Based on their analysis, they argue that naive application of labels contributes to misperceptions and prejudices, especially relating to religious people’s beliefs about human origins. Finally, they conclude that to limit such misperceptions attention needs to be paid by scholars to whether, how and why individuals relate their fundamental beliefs to aspects of science.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0170,090
Communication savante0,0160,014
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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