Working groups, gender and publication impact of Canada’s ecology and evolution faculty
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,011 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».