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Enregistrement W4409606129 · doi:10.2118/224729-ms

Where Science Meets Resistance: Transforming Geoscientists into Effective Communicators

2025· article· en· W4409606129 sur OpenAlexaffabout
Norman Sacuta, R. Naryanasamy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensPetroleum Technology Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistance (ecology)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbon Capture and Storage (CCS) faces challenges when proponents are communicating difficult concepts and science to members of the general public, to the media, or to government officials. Turning scientific concepts into public acceptance and license to operate is particularly challenging for CCS, when doubts about climate change, conspiracy theories, and combative political discourse overpower science and project planning. Effective communications planning can anticipate and counteract these forces leading to successful project implementation. The Aquistore CO2 Deep Saline Storage Project, in southeastern Saskatchewan, Canada, has developed effective communications and outreach strategies that have become important bellwethers for other projects thinking of moving forward with CCS. The project developed both a local public outreach strategy, along with print and video materials that have been successful in soliciting broad public support for the project over the past 15 years. But as social media has developed over the life of the project, addressing new challenges arising from dis- and misinformation has proven more difficult and has required more vigilance and methods of counteracting such sources. Aquistore has provided the opportunity to develop, over time, new methods of information and project dissemination that have been useful learning tools for the geoscientists and engineers involved in the project to better communicate the importance of CCS to audiences that are becoming more and more fractured and influenced by disparate and misleading media sources. This has meant proponents have had to increase the project’s social media presence, along with attending more events and conferences outside of science and geophysics to spread accurate information. The project has also seen its staff and scientists become more vigilant in observing the ways artificial intelligence is being trained to speak of CCS in both negative and positive ways. AI’s relationship to CCS has, in some ways, become a battleground for competing and often opposing political views about climate change, making it even more important for CCS scientists to develop ways of explaining CCS that are clear to broader audiences. Aquistore has developed effective outreach and communications strategies that have developed in innovative ways over the project’s 15 years that address areas like AI and disinformation that have rarely been faced by such projects in the past, and which have required geoscience professionals to learn new ways of providing facts and information.

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

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)0,007
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,596
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,413 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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