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Enregistrement W4389735731 · doi:10.1177/09636625231210453

Constructing the public in public perceptions research: A case study of forest genomics

2023· article· en· W4389735731 sur OpenAlexafffund
Valerie Berseth, J. Eric T. Taylor, Jenna Hutchen, Vivian M. Nguyen, Stephan Schott, Nicole Klenk

Notice bibliographique

RevuePublic Understanding of Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaGenome AlbertaOntario GenomicsGenome Canada
Mots-clésPublicsTypologyPublic engagementPerceptionPublic relationsPoliticsField (mathematics)SociologyFace (sociological concept)Public awareness of sciencePublic opinionPolitical scienceScience communicationSocial scienceEpistemologyScience education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contemporary scientific and technological endeavours face public and political pressure to adopt open, transparent and democratically accountable practices of public engagement. Prior research has identified different ways that experts 'imagine publics' - as uninformed, as disengaged, as a risk to science, and as co-producers of knowledge - but there has yet to be a systematic exploration of how these views emerge, interact and evolve. This article introduces a typology of imagined publics to analyse how publics are constructed in the field of forest genomics. We find that deficit views of publics have not been replaced by co-production. Instead, deficit and co-productive approaches to publics co-exist and overlap, informing both how publics are characterized and how public perceptions are studied. We outline an agenda for deepening and expanding research on public perceptions of novel technologies. Specifically, we call for more diverse and complex methodological approaches that account for relational dynamics over time.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
gptÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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 enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0390,032
Communication savante0,0120,014
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,888
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,350 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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