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Enregistrement W4403180151 · doi:10.1080/21548455.2024.2412261

Attending to adversarial science communication: a commentary on Lewenstein and Baram-Tsabari’s vision of science communication education

2024· article· en· W4403180151 sur OpenAlexaff
Alandeom W. Oliveira, Adam O. Brown, Giuliano Reis, P. J. S. Chiu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Science Education Part B · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdversarial systemScience communicationPsychologyScience educationSociologyMathematics educationComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unlike K-12 science teachers who can turn to national documents such as the Next Generation Science Standards for guidance on what knowledge and skills are central to their disciplines, university educators who set out to teach science communication are faced with the challenge of having to develop/implement a curriculum without the benefit of a well-established disciplinary core. In the present commentary, we discuss how the framework proposed by Lewenstein and Baram-Tsabari’s (Citation2022) begins to address this issue by taking a first step toward the articulation of a blueprint of science communication education. The commentary is organized as follows. First, Lewenstein and Baram-Tsabari’s (Citation2022) article is considered in light of prior work by other science communication scholars. Attention then shifts to what our own research has revealed as an important absence in Lewenstein and Baram-Tsabari’s (Citation2022) framework, namely the lack of attention given to training in adversarial science communication (e.g. addressing pseudoscience online, public debates). We then end by suggesting ways to attend to this issue, while emphasizing the need for continued field-wide (re)formulation of a common educational vision in/for the teaching and learning of science communication.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0010,006
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,392 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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