From science to story: communicating permafrost concepts with data comics
Notice bibliographique
Résumé
We are creating data comics that use graphics, narratives and visualization to explain permafrost and its interaction with climate change. Despite the increasing attention to permafrost change due to its local impacts and interactions with global climate, many people without scientific background or lived experience related to permafrost do not understand what permafrost is or why it is important. This knowledge gap reduces public consideration and risk perception. We are exploring new ways to present this information to a wider audience, including policymakers, scientists from other fields, school teachers, and the general public. A major communication challenge we face is that many scientific articles are not easily comprehensible and understanding concepts such as permafrost thaw and its effect on land use and infrastructure can be challenging. To address this challenge, we are developing new ideas in creating data comics, a new format that integrates data visualization and storytelling to deliver insights from data in a new format. We are exploring the use of relatable examples and analogies to make scientific information more comprehensible to the public. We are creating data comics collaboratively with experts in data visualization, narrative construction, data comics, and permafrost science. The data comics are designed to be both scientifically informed and verified, using the best and most current scientific information available. We prioritize data transparency, working towards more understandable and engaging presentations of scientific concepts
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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 | 0,016 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,004 |
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 ».