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Enregistrement W4392108397 · doi:10.15173/m.v1i44.3621

Sharing Science Made Simple: Exploring the Quality and Readability of Published Lay Summaries

2024· article· en· W4392108397 sur OpenAlexvenueno aff
Anjana Sudharshan, Breanna Khameraj, David Budincevic, Negar Halabian

Notice bibliographique

RevueThe Meducator · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSemantic Web and Ontologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReadabilitySimple (philosophy)Quality (philosophy)Data scienceComputer scienceManagement scienceEngineeringEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lay summaries exist to bridge the gap that separates the scientific community from the general public. To foster improved science communication, this study examined the overall quality and readability of published lay summaries across peer-reviewed journals. We obtained 200 lay summaries published in four science journals: eLife, PLOS Medicine, Proceedings of the National Academy of Science (PNAS), and the Journal of Hepatology. Over 900 students across three semesters participated as raters of each summary using a rubric developed to assess the overall quality, accuracy, and accessibility of lay summaries across these journals. The Flesch Reading Ease formula was used to determine the readability of the highest and lowest scoring summaries from each journal. eLife and the Journal of Hepatology had the highest and lowest mean scores for overall quality of 15.6 and 11.7 out of 20, respectively. There were statistically significant differences in accuracy and accessibility found across all journals (p<0.0001). eLife had the highest scoring lay summary for readability. The differences in and lack of consistent scoring across journals with the rubric indicate that deficits exist in the overall quality and readability of published lay summaries. These findings may support the development of guidelines that incorporate elements of the rubric used to write effective lay summaries.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,451
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,451
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0150,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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