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Enregistrement W2161069577 · doi:10.1111/jeb.12198

Fewer invited talks by women in evolutionary biology symposia

2013· article· en· W2161069577 sur OpenAlexaff
Julia Schroeder, Hannah L. Dugdale, Reinder Radersma, Martin Hinsch, Deborah M. Buehler, Jennifer Saul, Lindsey Porter, András Liker, Isabelle De Cauwer, Paul J. Johnson, Anna W. Santure, Ashleigh S. Griffin, Elisabeth Bolund, Laura Ross, Thomas J. Webb, Philine G. D. Feulner, Isabel S. Winney, Marta Szulkin, Jan Komdeur, Maaike A. Versteegh, Charlotte K. Hemelrijk, Erik Svensson, H. Edwards, Magnus K. Karlsson, Stuart A. West, Emma Barrett, David S. Richardson, Valentijn van den Brink, Joanna H. Wimpenny, Stephen A. Ellwood, Mark Rees, Kevin D. Matson, Anne Charmantier, Natalie dos Remedios, Nicole A. Schneider, Céline Teplitsky, William F. Laurance, Roger K. Butlin, Nicholas P. C. Horrocks

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConferences and Exhibitions Management
Établissements canadiensRoyal Ontario MuseumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekVolkswagen FoundationNatural Environment Research CouncilEuropean Society for Evolutionary BiologySight Research UK
Mots-clésPresentation (obstetrics)Women in scienceRepresentation (politics)VisibilityBiologyDemographyGender studiesSociologyPolitical scienceMedicineLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lower visibility of female scientists, compared to male scientists, is a potential reason for the under-representation of women among senior academic ranks. Visibility in the scientific community stems partly from presenting research as an invited speaker at organized meetings. We analysed the sex ratio of presenters at the European Society for Evolutionary Biology (ESEB) Congress 2011, where all abstract submissions were accepted for presentation. Women were under-represented among invited speakers at symposia (15% women) compared to all presenters (46%), regular oral presenters (41%) and plenary speakers (25%). At the ESEB congresses in 2001-2011, 9-23% of invited speakers were women. This under-representation of women is partly attributable to a larger proportion of women, than men, declining invitations: in 2011, 50% of women declined an invitation to speak compared to 26% of men. We expect invited speakers to be scientists from top ranked institutions or authors of recent papers in high-impact journals. Considering all invited speakers (including declined invitations), 23% were women. This was lower than the baseline sex ratios of early-mid career stage scientists, but was similar to senior scientists and authors that have published in high-impact journals. High-quality science by women therefore has low exposure at international meetings, which will constrain Evolutionary Biology from reaching its full potential. We wish to highlight the wider implications of turning down invitations to speak, and encourage conference organizers to implement steps to increase acceptance rates of invited talks.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,005

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations173
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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