Are media reports of published research an accurate representation of the research?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is perhaps uncontroversial to claim that behavioral science research is playing an increasingly important role in practice. However, practitioners largely rely on media reports rather than original research articles to learn about the science. Do these media reports contain all the information needed to understand the nuances of the research? To assess this question, we develop a set of rubrics to evaluate the fidelity of the media report to the original research article. As an illustration, we apply these rubrics to a sample of media reports based on several research articles published in one journal and identify common patterns, trends, and pitfalls in media presentations. We find preliminary evidence of low fidelity in presenting participant characteristics, contextual elements, and limitations of the original research. The media also appear to misreport correlational evidence as causal and sometimes miss acknowledging the hypothetical nature of evidence when hypothetical scenarios were used as the sole basis of conclusions. Furthermore, the media often present broad conclusions and personal opinions as directly backed by scientific evidence. To support more discerning consumption of behavioral insights from media sources, we propose a checklist to guide practitioners in evaluating and using information from media sources.
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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 | 0,217 | 0,731 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».