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Enregistrement W2801067405 · doi:10.1002/fee.2084

Researcher engagement in policy deemed societally beneficial yet unrewarded

2019· review· en· W2801067405 sur OpenAlexafffund
Gerald G. Singh, Vinicius F. Farjalla, Bing Chen, Andrew E. Pelling, Elvan Ceyhan, M. Dominik, Eva Alisic, Jeremy T. Kerr, Noelle E. Selin, Ghada Bassioni, Elena M. Bennett, Andrew H. Kemp, Kai M. A. Chan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2019
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcGill UniversityMemorial University of NewfoundlandUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNational Health and Medical Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPublic relationsBusinessEnvironmental resource managementEnvironmental planningPolitical scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maintaining the continued flow of benefits from science, as well as societal support for science, requires sustained engagement between the research community and the general public. On the basis of data from an international survey of 1092 participants (634 established researchers and 458 students) in 55 countries and 315 research institutions, we found that institutional recognition of engagement activities is perceived to be undervalued relative to the societal benefit of those activities. Many researchers report that their institutions do not reward engagement activities despite institutions' mission statements promoting such engagement. Furthermore, institutions that actually measure engagement activities do so only to a limited extent. Most researchers are strongly motivated to engage with the public for selfless reasons, which suggests that incentives focused on monetary benefits or career progress may not align with researchers' values. If institutions encourage researchers' engagement activities in a more appropriate way - by moving beyond incentives - they might better achieve their institutional missions and bolster the crucial contributions of researchers to society.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations25
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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