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NCSES 战略传播计划 2024-26
NCSES 战略沟通计划确定了未来 3 年内指导 NCSES 沟通工作的目标、战略和策略。虽然目标可能在整个计划期间保持不变，但战略和策略可能会因外部事件和新机遇而发生变化。特别是，此处描述的策略说明了为支持每种战略而可能采取的行动类型。它们并不代表详尽的清单，也不代表对此处描述的每种策略采取行动的承诺。这是一份动态文件和灵活的框架；随着中心优先事项的变化，可以根据需要添加或删除个别项目。 短期/持续 中期/需要重新确定资源优先级 长期/需要专用资源
总统科学技术委员会（PCAST）
国家科学基金会社会，行为和经济科学局 - 梅·艾丁（May Aydin），国家科学与工程统计中心（NCSES）（NCSES） - 约翰·菲纳莫尔（John Finamore），NCSES首席统计学家，NCSES - Heather Madray，主管计划总监，NCSES -NCSES- NCS -Lisa Mirel，Lisa Mirel，Lisa Mirel，NCSES -NCSES- emilda -emilda ncses，NCSES，NCSES，NCSES，NCSES，NCSES，NCSES，NCSES，NCSES，ncs，ncs，ncs，ncs，ncs，，，，，，，，司法部，
联邦设施研究与开发 (FFRD) 调查财政年度 (FY) 2022 国防部 (DOD) 设施表格
白宫科技政策办公室 (OSTP) 强烈鼓励各机构和设施参与联邦设施研发调查。这项新的 NCSES 调查将填补我们国家研发数据中长期存在的空白：联邦设施。OSTP 有兴趣跟踪资金趋势，并对联邦和非联邦研发表现者（无论是国内还是国际）进行同类比较。这些数据在我们分析联邦设施发挥巨大作用的领域的全球研发竞争力时也越来越重要。生成有史以来第一个联邦实验室和相关设施总清单将为政策制定者带来毫无疑问的好处，尤其是在需要全政府研究响应的情况下，例如应对气候变化或大流行病防范。
NSB-2024-4，科学与技术：公众看法...
尽管测量公众对科技的看法一直是社会科学研究的一个长期项目，但随着研究人员逐渐认识到这些看法的复杂性，测量本身也在不断发展。早期的研究人员倾向于将科学知识的缺陷作为评估公众对科技理解的关键标准，例如测试有关抗生素的事实知识。然而，最近研究人员开始转向测量公众对科学实践和科学机构的看法。这些看法包括一系列想法和信念，它们可能并不总是与对科学事实的了解完全一致（Allum 等人，2008 年；Miller，2004 年；NCSES，1985-2001 年）。公众看法的模式也会随着时间的推移而演变，这表明，有时需要横向和纵向数据（分别指在某一时间点捕获的数据和随时间生成的数据）来准确追踪和评估公众对科技的看法。
主席：Michael Jadoo 博士，生产力办公室和......
在美国，十三个主要统计机构、单位或许多其他机构的项目会生成涉及许多主题领域的各种关键统计数据。确保这些统计数据广泛可用、值得信赖且具有权威性，对于各级政府的政策制定者和项目管理者、私营部门决策者、研究人员、媒体和公众来说都至关重要。官方估计的透明度以及检查这些估计背后的方法（设计、算法、代码、定义）的能力对于理解和接受它们的信任和权威性至关重要。这需要通过制作和传播所有相关文件来实现。2019 年 4 月，由 NSF/NCSES 赞助的 CNSTAT（国家科学、医学和工程院下属的国家统计委员会）批准了一个小组来调查联邦统计数据的透明度和可重复性。该小组于 2021 年 11 月发布了报告（《国家科学与工程统计中心和所有联邦统计机构的统计信息透明度》）。Dan Gillman 将描述这份报告，并就文档（更正式意义上的元数据）如何支持透明度提供技术讨论。支持透明度的元数据有三个主要标准：符合标准、元数据质量以及系统查找、链接、
主席：Michael Jadoo 博士，生产力办公室和……
在美国，十三个主要统计机构、单位或许多其他机构的项目会生成涉及许多主题领域的各种关键统计数据。确保这些统计数据广泛可用、值得信赖且具有权威性对于各级政府的政策制定者和项目管理者、私营部门决策者、研究人员、媒体和公众来说至关重要。官方估计的透明度以及检查这些估计背后的方法（设计、算法、代码、定义）的能力对于理解和接受它们的信任和权威性至关重要。这需要通过制作和传播所有相关文件来实现。2019 年 4 月，由 NSF/NCSES 赞助的 CNSTAT（国家科学、医学和工程学院下属的国家统计委员会）批准了一个小组来调查联邦统计数据的透明度和可重复性。该小组于 2021 年 11 月发布了其报告（国家科学与工程统计中心和所有联邦统计机构的统计信息透明度）。Dan Gillman 将描述该报告并提供关于文档（更正式意义上的元数据）如何支持透明度的技术讨论。支持透明度的元数据的三个主要标准被考虑：符合标准、元数据质量以及系统查找、链接和使用元数据的可用性。这些标准被定义，并且它们与透明度的关系将被讨论。关于演讲者：Dan Gillman 是美国劳工统计局 (BLS) 调查方法研究办公室的信息科学家。他的研究兴趣包括元数据、标准、分类、术语和透明度。他最近在美国国家科学院下属的美国国家统计委员会赞助的联邦统计透明度和可重复性小组任职，该小组的报告于 2021 年 11 月发布。此外，Dan 还是多项国家和国际标准开发工作的重要成员，并担任主席，尤其是统计元数据。他还是 BLS 和劳工部多个元数据系统开发项目的内部顾问；并领导了为所有 BLS 时间序列建立术语分类的工作。如需更多信息，请联系 WSS 方法项目主席 Yan Li (yli6@umd.edu)。