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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 OpenAlex
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

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

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.

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 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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0050,028
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0050,003
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 Opus0,425
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