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Enregistrement W3112668332 · doi:10.1002/ece3.7062

Cultivating inclusive instructional and research environments in ecology and evolutionary science

2020· article· en· W3112668332 sur OpenAlexaff
Nathan Emery, Ellen K. Bledsoe, Andrew Osborne Hasley, Carrie Diaz Eaton

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésDiversity (politics)Inclusion (mineral)Flexibility (engineering)Set (abstract data type)SociologyEngineering ethicsEcologyEquity (law)Computer scienceSocial scienceBiologyPolitical scienceEngineeringManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As we strive to lift up a diversity of voices in science, it is important for ecologists, evolutionary scientists, and educators to foster inclusive environments in their research and teaching. Academics in science often lack exposure to research on best practices in diversity, equity, and inclusion and may not know where to start to make scientific environments more welcoming and inclusive. We propose that by approaching research and teaching with empathy, flexibility, and a growth mind-set, scientists can be more supportive and inclusive of their colleagues and students. This paper provides guidance, explores strategies, and directs scientists to resources to better cultivate an inclusive environment in three common settings: the classroom, the research laboratory, and the field. As ecologists and evolutionary scientists, we have an opportunity to adapt our teaching and research practices in order to foster an inclusive educational ecosystem for students and colleagues alike.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,361 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations36
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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