Imagine moving behavioral science findings languishing in scholarly journals to public consumption
Notice bibliographique
Résumé
Where has our reach and impact gone? As behavioral scientists, it is incumbent upon us to extend the reach of our work. Doing so is never easy unless you follow a few approaches. This manuscript underscores the imperative for behavioral scientists to communicate their research findings beyond traditional academic confines, targeting non-scientific audiences. We outline strategic steps that scholars can adopt to enhance the visibility, accessibility, and impact of their research. These include (1) translating scientific jargon into comprehensible language; (2) leveraging digital platforms like blogs, podcasts, and social media; (3) collaborating with media professionals for broader outreach; (4) engaging in public talks and community forums; and (5) developing buy-in from the audiences needed for organizational success. Implementing these strategies not only reinforces the societal relevance of social behavioral science, but also fosters a more informed and engaged public, bridging the gap between academia and the broader community.
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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 | 0,078 | 0,185 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,016 |
| Communication savante | 0,019 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,007 |
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 ».