Desenrolando o novelo... Dos corais hiperbólicos à emergência climática
Notice bibliographique
Résumé
Há várias décadas que o teste "desenhar um cientista" tem sido aplicado em diversos países, maioritariamente junto do público infantil, de modo a inferir sobre as opiniões e estereótipos que existem em torno da imagem dos cientistas.Em Portugal este teste é aplicado, desde 2015, no âmbito da Noite Europeia dos Investigadores (NEI).Enquadrada como uma das atividades da NEI, os visitantes, de todas as idades, são encorajados a desenhar a imagem que associam à de um/a cientista.Os desenhos são agrupados em diferentes categorias e têm permitido verificar que as mais frequentes continuam a ser tendencialmente as que representam um cientista do género masculino "no laboratório" ou com "bata branca, óculos e cabelo em pé", ambas seguindo o estereótipo tradicionalmente mais associado à figura dos cientistas.No entanto, nas últimas edições têm aumentado as representações na categoria "pessoas como nós", bem como a ilustração de figuras femininas (muito em particular quando o desenho é produzido por participantes do género feminino).Adicionalmente à atividade de desenho é também pedido aos visitantes da NEI uma caracterização dos investigadores recorrendo a adjetivos.Existe uma prevalência dos atributos positivos (ex.inteligente, interessante, entusiasta, concentrado, responsável, respeitável ou simpático), por contraponto à atribuição de poucos adjetivos negativos (ex.aborrecido, descuidado, anti-social ou elitista).Atributos como excêntrico, distraído e confuso, embora não maioritários, revelam-se igualmente presentes em alguns casos.Partindo deste conjunto de dados, a presente comunicação pretende, em suma, discutir junto da comunidade de comunicadores de ciência a questão dos estereótipos associados à figura dos investigadores, a forma de os aferir e, eventualmente, contribuir para a sua transformação.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,004 |
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 ».