science communication | BriefGPT

关键词science communication

搜索结果 - 8

由生成人工智能撰写的科学论文被认为不太智能，但比人类撰写的科学论文更可信
使用生成式人工智能来简化科学传播并增强公众对科学的信任的效果进行了评估。通过比较国家科学院期刊（PNAS）的科学摘要与由人工智能生成的摘要，研究评估了这些摘要的语言简明性和公众认知情况。研究结果表明，人工智能生成的简明摘要相较于复杂的人工摘
PDF2 months ago
理解科学发现报告中的细粒度畸变
失真的科学传播对个人和社会造成危害，可能导致不健康的行为转变并减少对科学机构的信任。本研究通过对科学文献与新闻报道和推特中相应发现的配对进行细粒度的研究，为自动检测原始工作失真的方法提供了基础贡献，并分析了这些特征的变化在人工注释和大规模无
PDF5 months ago
AI 工作流程的效用和定制的纵向研究
通过一项为期三周的纵向研究，我们发现熟悉化阶段持续了 4.3 个会话，用户探索了工作流的功能以及他们发现的有用之处。在熟悉化后，系统的感知效用得分高于之前，表明人们对于人工智能的感知效用并非仅仅是新奇的效应。系统的增益主要来自于最终用户能够
PDF5 months ago
评估大型语言模型对气候信息的应用
评估大型语言模型对气候变化主题的能力，从科学沟通原则出发，提供一个全面的评估框架，强调 LLM 生成结果的呈现和认识适当性，揭示 LLM 在气候传播领域的潜力和局限性。
PDF9 months ago
推特发帖钩：激励社交媒体上的科学研究的生成 AI 工具
本文提出使用大型语言模型（LLMs）方法，帮助科学家写出容易引起公众兴趣的科学话题引子，减少认知负担，提高科学传播与公众参与度。
PDFa year ago
EMNLP科学交流中句子级别和方面级别的（不）确定性测量
该研究介绍了一种新的确证度研究方法，该方法可以对科学发现的确证度水平和方面进行建模，并证明单独依赖模糊语无法完全解释确证度，该研究还证明了对句子级和方面级的确证度建模对科学沟通等领域是有意义的。
PDF3 years ago
EMNLP半监督健康科学新闻稿夸张性检测
通过有标记的新闻稿 / 摘要对的数据，提出了一个基于多任务版本的 PET 算法 MT-PET 来检测科学传播中的夸张。结果表明，MT-PET 在有限的数据和大量数据时都能优于 PET 和监督学习。
PDF3 years ago
为什么 “芝加哥” 具有迷惑性？走向为人类建立模型驱动的教程
研究通过模型驱动的教程帮助人们理解机器学习模型中对人类隐藏的，未知的或反直觉的模式，发现教程确实提高了人类的表现，使用简单模型的教程和解释比使用深度学习模型更加有用。
PDF4 years ago