Notice bibliographique
Résumé
Since its inception, science news journalism has been accompanied by the perception that journalists need help in their interactions with scientists. Over the past 20 years, Science Media Centres (SMCs) have been established in the United Kingdom, Canada, Australia, New Zealand and Germany for this purpose. These intermediary organisations provide journalists with free-to-use content in the form of press briefings, summaries, scientists&s; expert statements and background information on controversial science topics and new scientific research. SMCs have been both celebrated and criticised for their potential, on the one hand, to facilitate journalists&s; access to scientific expertise and, on the other, to set the journalistic agenda on scientific topics of public interest. A particular concern is the extent to which SMCs perform ‘science PR’ for academic institutions, researchers and publishers. This chapter considers SMC Germany, which, unlike other SMCs, was not founded by academic or political elites, but by science journalists. This identification with journalism shapes the organisations&s; editorial practices, professional criteria and self-understanding, but also the pressures under which its journalists work. The chapter discusses the extent to which SMC Germany manages to supplement science journalism with its content, rather than reinforce the strategic communication efforts of scientific actors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,031 |
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 ».