Narrativas transmedia y artivismo, ¿ingredientes secretos para una divulgación científica inclusiva?
Bibliographic record
Abstract
Este artículo recoge prácticas que vinculan arte, innovación social y transferencia del conocimiento fundamentado en la cocreación para una comunicación científica inclusiva, entendida ésta como la creación conjunta de conocimientos en diálogo entre personas del mundo de la ciencia y la ciudadanía sin exclusiones. Las narrativas transmedia y el artivismo en el ámbito de la comunicación científica surgen como una respuesta al desafío de crear accesos más accesibles e inclusivos para públicos habitualmente alejados de estas áreas del conocimiento. A través de diversas formas de expresión artística, se pueden transmitir atractivamente conceptos científicos complejos, enfocados a las necesidades globales de la ciudadanía de manera creativa, estimulante y efectiva. Combinando prácticas artísticas socialmente comprometidas con el mundo de la ciencia y de la educación artística, se pueden superar las limitaciones de la comunicación científica tradicional y lograr una mayor participación del público en la exploración y comprensión del conocimiento científico. La divulgación inclusiva de la ciencia encuentra en Internet y las redes sociales un terreno fértil para crecer y desarrollarse, pudiendo servirse de las diversas plataformas en línea para crear y compartir contenidos que abordan problemáticas sociales y promueven el cambio de paradigmas, generando un impacto significativo en la sociedad.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".