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Enregistrement W4389094989 · doi:10.4000/asp.8611

Research dissemination in digital media: An online survey of French researchers’ practices

2023· article· en· W4389094989 sur OpenAlexaff
Susan Birch-Bécaas, Claire Kloppmann-Lambert, Shirley Carter-Thomas, Dacia Dressen‐Hammouda, Elizabeth Rowley‐Jolivet, Nedjah Zerrouki

Notice bibliographique

RevueASp · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueE-Learning and Knowledge Management
Établissements canadiensWorkplace Health, Safety and Compensation Commission
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Digital mediaAction (physics)Public relationsWork (physics)Science communicationDisciplineSociologyPolitical scienceComputer sciencePedagogyWorld Wide WebScience educationEngineeringSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers are currently encouraged to make their results more accessible and transparent for their peers and to engage wider, lay audiences in science through new digital media. The Campus Iberus digital science action group carried out a first study to investigate how Spanish scientists communicate their work through digital media (Perez-Llantada et al. 2022). As international partners of this action group, members of the GERAS working group Literacies in Academia, Science and the Professions have replicated the online survey across several Higher Education Institutions in France. Here, we report on the results of the survey concerning both STEMM and HSS researchers. The aim is to identify the types of online science communication used by researchers in the French context, especially those targeting wider, non-specialist audiences. The survey results point to disciplinary and gender differences and allow us to analyze the needs of these researchers in terms of developing the necessary language, communication and digital skills to communicate effectively in this context.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,347
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,125 · 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'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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