Editorial: The shadowlands of (geo)science communication in academia – definitions, problems, and possible solutions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Science communication is an important part of research, including in the geosciences, as it can (1) benefit both society and science and (2) make science more publicly accountable. However, much of this work takes place in “shadowlands” that are neither fully seen nor understood. These shadowlands are spaces, aspects, and practices of science communication that are not clearly defined and may be harmful with respect to the science being communicated or for the science communicators themselves. With the increasing expectation in academia that researchers should participate in science communication, there is a need to address some of the major issues that lurk in these shadowlands. Here, the editorial team of Geoscience Communication seeks to shine a light on the shadowlands of geoscience communication by geoscientists in academia and suggest some solutions and examples of effective practice. The issues broadly fall under three categories: (1) harmful or unclear objectives, (2) poor quality and lack of rigor, and (3) exploitation of science communicators working within academia. Ameliorating these problems will require the following action: (1) clarifying objectives and audiences, (2) adequately training science communicators, and (3) giving science communication equivalent recognition to other professional activities. In this editorial, our aim is to cultivate a more transparent and responsible landscape for geoscience communication – a transformation that will ultimately benefit the progress of science; the welfare of scientists; and, more broadly, society at large.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle