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Enregistrement W1576008951

A Global Look at Young Scientists

2015· article· en· W1576008951 sur OpenAlexaboutno aff
Peter Gwynne

Notice bibliographique

RevueResearch-Technology Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellencePolitical scienceState (computer science)EnlightenmentPublic relationsYoung professionalLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research managers and executives generally concede that many of most original and innovative ideas in research enterprise come from young scientists--researchers within few years of end of their doctoral training. Experience in North America and Europe has also shown that geography presents no barrier to scientific achievement: brightest young scientists can originate from anywhere in Developing countries increasingly shape science and contribute to global advancement of knowledge, says Rees Kassen, Canadian who is co-chair of Global Young Academy (GYA), an organization that bills itself as the voice of young scientists around world. recent survey by GYA has provided insight into needs and contributions of these young, emerging researchers. Founded in 2010 in Berlin, Germany, academy aims to raise profile of young scientists in developed and developing countries. As key part of that ambition, academy organized global survey of young researchers around including those in often-neglected regions and countries, aiming to understand how young researchers contribute to knowledge landscape and determine what obstacles they encounter in process across By exploring global state of young scientists and identifying their opportunities, concerns, and needs, project's leaders hoped to initiate change and catalyze improvement in global research system. A Vast Pool of Global Talent GYA's ambitions for project, called GloSYS (for Global State of Young Scientists), were ambitious. Recognizing key role young researchers play in achieving scientific excellence and solving international problems and in driving the new knowledge economy, where research and innovation are drivers of economic growth, socioeconomic development and enlightenment for countries around world, original project description characterized young scientists as a vast pool of global talent that stands to change geography of knowledge in fundamental ways. The goal of study, description says, is to understand precisely how young researchers can succeed in and contribute to knowledge landscape and what obstacles they face in doing so ... By exploring global state of young scientists and identifying their opportunities and concerns, GloSYS project aims to initiate change and catalyze improvement in global system of science. In pursuit of these goals, GloSYS team collected 650 written responses to survey asking young scientists about their professional lives and conducted 45 in-depth interviews with individual young scientists, defined as researchers in their 30s who were within 10 years of receiving their doctoral degrees. Surveys and interviews were conducted with researchers from five regions: Nigeria and South Africa; Japan, Sri Lanka, and Thailand; Germany; Egypt, Pakistan, and Tunisia; and Brazil, Canada, and United States. The survey sample was almost evenly divided between men and women; majority had received their PhDs between 2007 and 2013. We adopted an inclusive approach focusing on all world regions and selecting countries with different development stages, said Catherine Beaudry, associate professor of creation, development, and commercialization of innovation at Ecole Polytechnique de Montreal and principal investigator of study. Our unique internationally comparative perspective enabled us to reflect authentic voice and experiences of young researchers, scholars, and scientists worldwide. Variety of Obstacles Survey responses and interviews revealed variety of hardships and obstacles to career advancement. …

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0130,007
Communication savante0,0200,023
Science ouverte0,0010,015
Intégrité de la recherche0,0090,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,007

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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