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Enregistrement W4293192056 · doi:10.22230/src.2022v13n2a429

Science Communication with TED Talks: A Conceptual Replication of Sugimoto and Thelwall

2022· article· en· W4293192056 sur OpenAlexaffvenue
Dennis Foung, Joanna Kwan

Notice bibliographique

RevueScholarly and Research Communication · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipScholarly communicationHumanitiesLibrary scienceSociologyPolitical scienceArtComputer sciencePublishingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study uses the latest data and data concepts to replicate and validate Sugimoto and Thelwall’s 2013 analysis of the impact of media platforms on scientific and scholarly communication and the dissemination of scientific research. The current study analyzes the use of 1491 TED Talk videos—videos frequently used to communicate scientific research and scholarship—on two platforms: the TED website and YouTube. The results suggest that the impact of the videos on knowledge dissemination was stronger across four metrics than in Sugimoto and Thelwall’s study and that art and design videos continue to receive less attention than other types of videos (e.g., science and technology). Also, academic speakers received more comments than other types of presenters. To improve science communication with videos, we offer suggestions drawn from this research to help presenters better communicate science through the use of online videos. Résumé Cette étude recourt à des données récentes et à des concepts sur les données récents pour reproduire et valider une analyse effectuée par Sugimoto et Thelwall en 2013 sur la manière dont les plateformes médiatiques influencent la communication savante et la diffusion de la recherche scientifique. Notre étude analyse l’utilisation de 1 491 vidéos de TED Talk—fréquemment utilisées pour communiquer la recherche et le savoir scientifiques—sur deux plateformes : le site web de TED et YouTube. Les résultats suggèrent que l’impact des vidéos sur la diffusion des connaissances était plus fort sur quatre paramètres clés que dans l’étude de Sugimoto et Thelwall et que les vidéos sur l’art et le design continuent de recevoir moins d’attention que d’autres types de vidéos (par exemple, celles sur la science et la technologie). De même, les présentateurs académiques ont reçu plus de commentaires que d’autres types de présentateurs. Afin d’améliorer la communication scientifique par vidéos, nous faisons, en guise de conclusion, des suggestions basées sur notre recherche pour aider les présentateurs à mieux parler de science au moyen de vidéos en ligne.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,348 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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