The role of language in scientific knowledge production and dissemination: a comparative study of the Can-Peat and CongoPeat research networks | Le rôle de la langue dans la production et la diffusion des savoirs scientifiques : une étude comparative des réseaux de recherche Can-Peat et CongoPeat
Notice bibliographique
Résumé
Linguistic diversity is a crucial, yet often overlooked, component of equitable and inclusive open science practices in the production and dissemination of scientific knowledge. This project investigates the role of language in data collection, management, and dissemination within environmental research, focusing on two peatland research networks - Can-Peat in Canada and CongoPeat in the Congo Basin - as case studies. To achieve this, I will evaluate the strategies used for data collection, management, and dissemination within these networks, employing a mixed-methods approach that combines quantitative data analysis with qualitative data gathered from key informant questionnaires, interviews, and evidence reviews. Key informants will consist of Can-Peat and CongoPeat researchers, including principal investigators, postdoctoral fellows, students, and staff, staff from the organization Local Contexts , and individuals with expertise in English, French, and the languages used by the Indigenous communities that live and rely on the peatlands in Canada and the Congo Basin. This study will address the following questions: 1.a. What are the current practices used by practitioners and recommended by language experts in Canada and the Congo Basin to consider, integrate, and adopt linguistic diversity into peatland data collection, management, and dissemination? 1.b. How can these practices inform future environmental research? _______________ La diversité linguistique est un élément crucial, mais souvent négligé, des pratiques équitables et inclusives de la science ouverte pour la production et la diffusion des savoirs scientifiques. Ce projet examine le rôle de la langue dans la collecte, la gestion et la diffusion des données dans le cadre de la recherche environnementale, en se concentrant sur deux réseaux de recherche sur les tourbières - Can-Peat au Canada et CongoPeat dans le bassin du Congo - en tant qu'études de cas. Pour ce faire, j'évaluerai les stratégies utilisées pour la collecte, la gestion et la diffusion des données au sein de ces réseaux, en employant une approche mixte qui combine l'analyse de données quantitatives avec des données qualitatives recueillies à partir de questionnaires destinés aux informateurs clés, d'entretiens et d'examens des données probantes. Les informateurs clés seront des chercheurs de Can-Peat et de CongoPeat, y compris des chercheurs principaux, des boursiers postdoctoraux, des étudiants et du personnel, du personnel de l'organisation Local Contexts, et des personnes ayant une expertise en anglais, en français, et dans les langues utilisées par les communautés autochtones qui vivent et dépendent des tourbières au Canada et dans le bassin du Congo. Cette étude répondra aux questions suivantes : 1.a. Quelles sont les pratiques actuelles utilisées par les praticiens et recommandées par les experts en langues au Canada et dans le Bassin du Congo pour prendre en compte, intégrer et adopter la diversité linguistique dans la collecte, la gestion et la diffusion des données sur les tourbières ? 1.b. Comment ces pratiques peuvent-elles éclairer la recherche environnementale future ?
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,037 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,020 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».