From impact metrics and open science to communicating research: Journalists’ awareness of academic controversies
Notice bibliographique
Résumé
This study sheds light on how journalists respond to evolving debates within academia around topics including research integrity, improper use of metrics to measure research quality and impact, and the risks and benefits of the open science movement. It does so through a codebook thematic analysis of semi-structured interviews with 19 health and science journalists from the Global North. We find that journalists' perceptions of these academic controversies vary widely, with some displaying a highly critical and nuanced understanding and others presenting a more limited awareness. Those with a more in-depth understanding report closely scrutinizing the research they report, carefully vetting the study design, methodology, and analyses. Those with a more limited awareness are more trusting of the peer review system as a quality control system and more willing to rely on researchers when determining what research to report on and how to vet and frame it. While some of these perceptions and practices may support high-quality media coverage of science, others have the potential to compromise journalists' ability to serve the public interest. Results provide some of the first insights into the nature and potential implications of journalists' internalization of the logics of science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,193 | 0,334 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,041 |
| Communication savante | 0,027 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».