Dimensão política da Comunicação Científica: perspectivas teórico-epistemológicas
Bibliographic record
Abstract
O desenvolvimento da Ciência, Tecnologia e Inovação (C,T&I), no contexto da sociedade em rede, exige a compreensão sobre a Comunicação Científica para além da sua dimensão técnica e como um relevante requisito para a cidadania. Diante disso, este artigo objetiva discutir as bases teórico-epistemológicas que sustentam o entendimento da Comunicação Científica como uma forma de promover a democratização e a ampla participação dos sujeitos nos processos de produção e difusão do conhecimento científico. Por meio de revisão conceitual e discussão teórica, propõe valorizar a dimensão política da Comunicação Científica de modo a condicionar a sua efetividade como decorrência de processos dialógicos que atuem, concomitantemente, para aprimorar a interação dos especialistas e destes com o “público leigo”. Os resultados de tal percurso são: as contribuições teóricas voltadas à discussão da Comunicação Científica, uma síntese dialética da disseminação e divulgação, à luz do conceito de arenas trans-epistêmicas; o destaque dos aportes conceituais de esfera pública em Hannah Arendt e Habermas, uma forma de reforçar os princípios que subsidiam a noção de Comunicação Pública da Ciência.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.030 | 0.020 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.007 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".