MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406617993 · doi:10.1038/s41597-024-04100-7

Perceptions of science, science communication, and climate change attitudes in 68 countries – the TISP dataset

2025· article· en· W4406617993 sur OpenAlexafffund
Niels G. Mede, Viktoria Cologna, Sebastian Berger, John C. Besley, Cameron Brick, Marina Joubert, Edward Maibach, Sabina Mihelj, Наоми Орескес, Mike S. Schäfer, Sander van der Linden, Nor Izzatina Abdul Aziz, Nurulaini Abu Shamsi, Balázs Aczél, Indro Adinugroho, Eleonora Alabrese, Alaa Aldoh, Mark Alfano, Innocent Mbulli Ali, Mohammed Alsobay, Marlene Sophie Altenmüller, R. Michael Alvarez, Richard Amoako, Tabitha Amollo, Patrick Ansah, Denisa Apriliawati, Flávio S. Azevedo, Ani Bajrami, Ronita Bardhan, Keagile Bati, Eri Bertsou, Cornelia Betsch, Apurav Yash Bhatiya, Rahul Bhui, Olga Białobrzeska, Michał Bilewicz, Ayoub Bouguettaya, Katherine Breeden, Amélie Bret, Ondrej Buchel, Pablo Cabrera‐Álvarez, Federica Cagnoli, André Calero Valdez, Timothy Callaghan, Rizza Kaye Cases, Sami Çoksan, Gabriela Czarnek, Steven De Peuter, Ramit Debnath, Sylvain Delouvée, Lucia Di Stefano, Celia Díaz‐Catalán, Kimberly C Doell, Simone Dohle, Karen M. Douglas, Charlotte Dries, Dmitrii Dubrov, Małgorzata Dzimińska, Ullrich K. H. Ecker, Mahmoud Medhat Elsherif, Benjamin Enke, Tom Étienne, Matthew Facciani, Antoinette Fage‐Butler, Md. Zaki Faisal, Xiaoli Fan, Christina E. Farhart, Christoph Feldhaus, Marinus Ferreira, Stefan Feuerriegel, Helen Fischer, Jana Freundt, Malte Friese, Simon Fuglsang, Albina Gallyamova, Patricia Garrido‐Vásquez, Mauricio E. Garrido Vásquez, Winfred Gatua, Oliver Genschow, Omid Ghasemi, Theofilos Gkinopoulos, Jamie L. Gloor, Ellen Goddard, Mario Gollwitzer, Claudia N. González-Brambila, Hazel Gordon, Dmitry Grigoryev, Gina M. Grimshaw, Lars Guenther, Håvard Haarstad, Dana Harari, L Hawkins, Przemysław Hensel, Alma Cristal Hernández‐Mondragón, Atar Herziger, Guanxiong Huang, Markus Huff, Mairéad Hurley, Nygmet Ibadildin, Maho Ishibashi, Mohammad Tarikul Islam, Younes Jeddi, Tao Jin, Charlotte Jones, Sebastian Jungkunz, Dominika Jurgiel, Zhangir Kabdulkair, Jo-Ju Kao, Sarah Kavassalis, John R. Kerr, Mariana Kitsa, Olivier Klein, Hoyoun Koh, Aki Koivula, Lilian Kojan, Elizaveta Komyaginskaya, Laura M König, Lina Koppel, Fernando Nobre Cavalcante, Alexandra I. Kosachenko, John Kotcher, Laura Kranz, Silje Kristiansen, André Krouwel, Toon Kuppens, Eleni Α. Kyza, Claus Lamm, Anthony Lantian, Aleksandra Lazić, Óscar Lecuona, Jean‐Baptiste Légal, Zoe Leviston, Neil Levy, Amanda M. Lindkvist, Grégoire Lits, Andreas Löschel, Alberto López Ortega, Carlos Lopez-Villavicencio, Nigel Mantou Lou, Chloe Lucas, Kristin Lunz Trujillo, Mathew D. Marques, Sabrina Jasmin Mayer, Ryan T. McKay, Hugo Mercier, Julia Metag, Taciano L. Milfont, Joanne M. Miller, Panagiotis Mitkidis, Fredy Monge-Rodríguez, Matt Motta, Iryna Mudra, Zarja Muršič, Jennifer Namutebi, Eryn J. Newman, Jonas P. Nitschke, Ntui-Njock Vincent Ntui, Daniel Nwogwugwu, Thomas Ostermann, Tobias Otterbring, Jaime L. Palmer‐Hague, Myrto Pantazi, Philip Pärnamets, Paolo Parra Saiani, Mariola Paruzel‐Czachura, Michał Parzuchowski, Yuri G. Pavlov, Adam R. Pearson, Myron A. Penner, Charlotte R. Pennington, Katerina Petkanopoulou, Marija Petrović, Jan Pfänder, Dinara Pisareva, Adam Płoszaj, Karolína Poliaková, Ekaterina Pronizius, Katarzyna Pypno‐Blajda, Diwa Malaya A. Quiñones, Pekka Räsänen, Adrian Rauchfleisch, Felix G. Rebitschek, Cintia Refojo Seronero, Gabriel Gaudencio do Rêgo, James P. Reynolds, Joseph Roche, Simone Rödder, Jan Philipp Röer, Robert M. Ross, Isabelle Ruin, Osvaldo Santos, Ricardo R. Santos, Philipp Schmid, Stefan Schulreich, Amena Sharaf, Justin Sheria Nfundiko, Emily Shuckburgh, Johan Six, Nevin Solak, Leonhard Späth, Bram Spruyt, Olivier Standaert, Samantha K. Stanley, Gert Storms, Noel Strahm, Stylianos Syropoulos, Barnabás Szászi, Ewa Szumowska, Mikihito Tanaka, Claudia Teran‐Escobar, Boryana Todorova, Abdoul Kafid Toko, Renata Tokrri, Daniel Toribio‐Flórez, Manos Tsakiris, Michael Tyrala, Özden Melis Uluğ, Ijeoma Chinwe Uzoma, Jochem van Noord, Christiana Varda, Steven Verheyen, Iris Vilares, Madalina Vlasceanu, Andreas von Bubnoff, Iain Walker, Izabela Warwas, Marcel Weber, Tim Weninger, Mareike Westfal, Florian Wintterlin, Adrian Dominik Wójcik, Ziqian Xia, Jinliang Xie, Ewa Zegler-Poleska, Amber Zenklusen, Rolf A. Zwaan

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensTrinity Western UniversityUniversity of VictoriaUniversity of AlbertaWestern University
Organismes subventionnairesNOMIS StiftungUniversität HamburgAston UniversityVetenskapsrådetAarhus Universitets ForskningsfondSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungEidgenössisches Departement für Umwelt, Verkehr, Energie und KommunikationAgence Nationale de la RechercheJohn Templeton FoundationDeutsche ForschungsgemeinschaftGovernment of CanadaGenome CanadaHarvard UniversityVictoria University of WellingtonResnick Sustainability Institute for Science, Energy and Sustainability, California Institute of TechnologyEuropean CommissionTrinity Western UniversityFédération Wallonie-BruxellesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésClimate changePerceptionScience communicationClimate sciencePsychologyOpen scienceData scienceScience educationEcologyComputer scienceBiologyStatisticsMathematicsMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Science is integral to society because it can inform individual, government, corporate, and civil society decision-making on issues such as public health, new technologies or climate change. Yet, public distrust and populist sentiment challenge the relationship between science and society. To help researchers analyse the science-society nexus across different geographical and cultural contexts, we undertook a cross-sectional population survey resulting in a dataset of 71,922 participants in 68 countries. The data were collected between November 2022 and August 2023 as part of the global Many Labs study "Trust in Science and Science-Related Populism" (TISP). The questionnaire contained comprehensive measures for individuals' trust in scientists, science-related populist attitudes, perceptions of the role of science in society, science media use and communication behaviour, attitudes to climate change and support for environmental policies, personality traits, political and religious views and demographic characteristics. Here, we describe the dataset, survey materials and psychometric properties of key variables. We encourage researchers to use this unique dataset for global comparative analyses on public perceptions of science and its role in society and policy-making.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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.

Tête enseignante Opus0,425
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,087 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Études des sciences et des technologies

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific DataMême sujetClimate Change Communication and PerceptionCatégorieÉtudes des sciences et des technologiesTravaux en français237 207