Science in motion: A qualitative analysis of journalists’ use and perception of preprints
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative study explores how and why journalists use preprints-unreviewed research papers-in their reporting. Through thematic analysis of interviews conducted with 19 health and science journalists in the second year of the COVID-19 pandemic, it applies a theoretical framework that conceptualizes COVID-19 preprint research as a form of post-normal science, characterized by high scientific uncertainty and societal relevance, urgent need for political decision-making, and value-related policy considerations. Findings suggest that journalists approach the decision to cover preprints as a careful calculation, in which the potential public benefits and the ease of access preprints provided were weighed against risks of spreading misinformation. Journalists described viewing unreviewed studies with extra skepticism and relied on diverse strategies to find, vet, and report on them. Some of these strategies represent standard science journalism, while others, such as labeling unreviewed studies as preprints, mark a departure from the norm. However, journalists also reported barriers to covering preprints, as many felt they lacked the expertise or the time required to fully understand or vet the research. The findings suggest that coverage of preprints is likely to continue post-pandemic, with important implications for scientists, journalists, and the publics who read their work.
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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 | 0,041 | 0,086 |
| 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 | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».