Diversity in geoscience: Participation, behaviour, and the division of scientific labour at a Canadian geoscience conference
Notice bibliographique
Résumé
Effective policies promoting diversity in geoscience require understanding of how the values and practices of the community support the inclusion of different social groups. As sites of knowledge exchange and professional development, academic conferences are important culturing institutions that can alleviate or reproduce barriers to diversity in geoscience. This study examines diversity at a 2017 geoscience conference, the joint Canadian Geophysical Union and Canadian Society of Agricultural and Forest Meteorology annual meeting, through observation of participation, presentation content, and behaviour in conference sessions. Across 256 observed presentations, women constituted 28% of speakers, whereas women of colour made up only 5%. Participation rates differed between disciplinary sections, with the most populous sessions (Hydrology and Earth Surface) having the lowest percentage of women. Examination of presentation content reveals that the methods and scholarly contributions of both women and people of colour differed from the majority, suggesting an intellectual division of labour in geoscience. Examination of audience behaviours between presenters reveals how a “chilly climate” can be experienced by women and other marginalized demographics in conferences. We argue that there is more to be done than simply increasing numbers of women or other minorities in geoscientific spaces, and we suggest pathways to making geoscience a more inclusive and democratic pursuit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».