Atomic Eve: Exploring Science Fiction and Social Media to Increase Interest in Nuclear Energy Among Women
Notice bibliographique
Résumé
Is it possible to increase interest in learning more about nuclear science among young women through science fiction? How can the interactive elements of social media advance #STEMINISM? Inspiring greater interest in radiation as an educational topic is important to recruiting the future generation of scientists and is crucial to the ability of Canada and other countries to deploy new nuclear power as part of the low carbon energy mix. This article explores how science fiction and social media could help address gender divides in scientific understanding of radiation and encourage more women and young people to pursue nuclear energy careers. While nuclear power can provide stable and clean electricity to replace fossil fuels, learning about nuclear science may be dismissed by today’s youth as “too boring” to reliably grow the workforce to meet future demands. Gender divides in scientific understanding of radiation include the tendency for more males than females to be employed in the nuclear sector, which reaches back to a more general trend in which females are underrepresented among STEM (science, technology, engineering, and mathematics) graduates. Even fictional depictions of radiation tend to be geared toward audiences or interests that are (at least historically) more identified as “for boys” than “for girls.” Science fiction storytelling provides a promising method of engagement to increase interest in nuclear science and possibly inspire more passion in STEM-oriented career paths among youth; however, strategies for overcoming the gender-biased limitations of the science fiction genre must be developed. This paper explores how science fiction and the social media platform Instagram can be combined to spark interest in nuclear energy as a climate change solution among women and young people. Atomic Eve is a science fiction Instagram superhero whose mission on Earth includes helping to solve the climate change crisis by increasing interest in learning more about nuclear energy. This article presents Atomic Eve as a creative experiment in how STEAM education (science, technology, engineering, arts, and mathematics) could help innovate thinking around the role of public engagement in inspiring more women and younger people to pursue careers in the nuclear energy sector.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».