Notice bibliographique
Résumé
Abstract Of all the sciences, astronomy is by far the most border-less in its activities, and the most advanced in its concepts of collaborating across borders. In their dealings and in their needs, today’s teams are mature enough to ignore gender differences and ethnic differences, and across the past 50+ years of IAU membership which I personally can chalk up, the IAU personnel, Commissions, and other bodies have come to reflect more nearly the same – albeit small – gender ratios as found in its member institutions. In the IAU there has always been space for the individual, and if one recalls the early contributions to the IAU by major players like Edith M¨uller, Giusa Cayrel, Anne Underhill and Charlotte Moore, I think it can be said that astronomy was, and knew it was, better off by giving such people the latitude that they deserved as scientists, rather than because they were women. When a meeting in Baltimore in 1992 was called to discuss “Women in Astronomy”, the pressure came from the younger generations, who feared that the low percentages of tenured women in astronomy would be allowed to continue unnoticed, so they created the Baltimore Charter to draw attention to what certainly appeared to some as discrimination. Even though there could be no quick fixes to the situation, and the winds of change have been more like zephyrs than the cleansing gales that some hoped for, the percentage of women now rising through the ranks is definitely on the increase, and is witnessing growing ethnic diversity. Those are a matter of pride for the IAU, and must be highlighted in this its Centenary Year.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,019 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».