Comunicado de imprensa como indicador de atenção social qualificada da ciência
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
Na última década, a altmetria contribuiu para abrir espaço para indicadores de atenção e impacto social da ciência, e a repaginar a cienciometria, embora ainda persista a centralidade das métricas de performance na produção científica. Nesse sentido, há uma demanda por outras fontes de dados que contribuam para conferir contexto e também fornecer substrato para a construção de outros indicadores, capazes de atuar na interface ciência-sociedade de forma mais qualificada. Este trabalho demonstrará o potencial de que um banco de dados estruturado de press releases (comunicados de imprensa) seja um dos caminhos pelos quais indicadores de atenção social da ciência podem ser melhor contextualizados e compreendidos. Para isso, foi realizada a coleta de comunicados de imprensa de três agências de notícias de ciência: Eurekalert! (EUA), AlphaGalileo (Reino Unido) e Agência BORI (Brasil). Essas agências disponibilizam nos seus sites os press releases sobre artigos científicos; no entanto, informações importantes como título do artigo, conteúdo, data da publicação, URL, DOI, não estão disponíveis de forma estruturada. Foram utilizadas técnicas de web scraping na coleta, organização e análise dessas informações. A utilização de web scraping com o armazenamento em banco de dados MySQL mostrou-se eficaz para coletar e gerenciar informações de páginas web dessas agências, possibilitando com que análises abrangentes e contextualizadas sejam realizadas. Enquanto o comunicado de imprensa não é a única forma de qualificar e entender a atenção social da ciência, a construção do banco de dados e testes realizados demonstram que se trata de um material relevante nessa compreensão.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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