MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416331350 · doi:10.1080/00295450.2025.2527499

Atomic Eve: Exploring Science Fiction and Social Media to Increase Interest in Nuclear Energy Among Women

2025· article· en· W4416331350 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueNuclear Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEcocriticism and Environmental Literature
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaEnergy (signal processing)Nuclear scienceNuclear powerAtomic energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,176 · 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