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Enregistrement W6931126345 · doi:10.5281/zenodo.3601037

Memorandum of Understanding for the implementation of the COST Action "Building on scientific literacy in evolution towards scientifically responsible Europeans" (EuroScitizen) CA17127

2018· article· en· W6931126345 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensHolland College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScientific literacyAction (physics)MisinformationSociology of scientific knowledgeLiteracyMemorandumLeverage (statistics)Public interest

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Memorandum of Understanding for the implementation of the COST Action “Building on scientific literacy in evolution towards scientifically responsible Europeans” (EuroScitizen) CA17127 As citizens, we are confronted with a deluge of information and misinformation from the internet and the mass media. Scientific literacy, i.e. the ability to critically evaluate, apply and understand scientific knowledge and how it is produced, is therefore vital for responsible citizenship. It is a prerequisite for generating a knowledge-based society and for allowing citizens to make informed decisions. One of the most important fields of science is evolution, the foundation of modern biology. Evolutionary biology has great societal relevance and its findings have far-reaching implications for how we respond to climate change, drug resistance, issues of food security and controversies in modern medicine. However, it is frequently misunderstood or even rejected outright. This makes scientific literacy in evolution an ideal model to research approaches to improve the state of European scientific literacy. This Action will, for the first time, leverage the strengths of diverse stakeholders (evolutionary biologists, education researchers, educators, museum professionals and the media) to generate and analyse approaches used to improve public scientific literacy. Bridging differences in culture and education systems including participants from a wide range of countries and backgrounds is a source of innovation in itself. The expected result is to identify targeted strategies to raise levels of scientific literacy in Europe, thereby maximising Europe’s innovation potential. The Action will contribute to a culture of responsible, research and innovation (RRI) and will result in a more scientifically literate European citizenship, instrumental to implementing Europe 2020’s smart, sustainable and inclusive goals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0250,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1500,078

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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