Communication is the foundation of an impactful and resilient scientific community
Notice bibliographique
Résumé
Scientific communities play a critical role in the structure and process of science. Creating and sustaining these communities relies on clear channels of communication to enable the effective and inclusive exchange of ideas, norms, and practices. “Science communication” is therefore a critical part of the overall research ecosystem, but one that is traditionally undervalued. While popular uses of the term primarily focus on communicating science to lay audiences, science communication among peers also plays a crucial role in the growth and maintenance of professional scientific communities, such as the Organization for Human Brain Mapping (OHBM). Based on our experiences as Chairs of the OHBM Communications Committee, we argue that effective science communication is critical to building and sustaining an impactful, inclusive, and resilient scientific community. We highlight how mediums including the OHBM podcast, blog, and newsletter support and strengthen its parent community, while also fostering connections with adjacent communities with overlapping specializations such as the International Society for Magnetic Resonance in Medicine (ISMRM) and field-wide neuroscience efforts such as The Transmitter. We argue that science communication extends well beyond traditional publications and improves the research process and outcomes, both for individual researchers as well as the field more broadly.
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 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 | 0,031 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,027 |
| Communication savante | 0,024 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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 ».