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Enregistrement W3025043114 · doi:10.1101/2020.05.12.092247

Working groups, gender and publication impact of Canada’s ecology and evolution faculty

2020· preprint· en· W3025043114 sur OpenAlexaffabout
Qian Wei, F. Lachapelle, Sylvia Fuller, Catherine Corrigall‐Brown, Diane S. Srivastava

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)PopulationGender equityAffirmative actionPolitical scienceEcologyPublic relationsSociologySocial scienceDemographyLawBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT A critical part of science is the extraction of general principles by synthesizing results from many different studies or disciplines. In the fields of ecology and evolution, a popular method to conduct synthesis science is in working groups – that is, research collaborations based around intensive week-long meetings. We present in this report an analysis of the impact of working group participation and gender on the publication impact of ecology and evolution faculty at Canadian universities who were research active over the last three decades (N=1408). Women are underrepresented in this research population relative to the general population, and even the Canadian faculty population. Participation in working groups not only benefits science, but also benefits the researchers involved by accelerating the temporal increase in their H-index. However, this benefit is particularly driven by senior male researchers. The effect is weaker for female researchers and even negative for researchers within 4 years of their PhD. However, gender does not affect current participation rates in working groups, nor reported indirect benefits – such as future collaborations, funding and data resources. The results of this study suggest that working groups can act as career catalysts for researchers, but that – as in many areas of science – there are challenging issues of equity that require action. Because the H-index is a cumulative measure, gender inequities from before the turn of the millenium may still be distorting the perceived publication impact of today’s research-active faculty.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0110,020
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,283
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,139 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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