Ecology and evolutionary biology must elevate BIPOC scholars
Notice bibliographique
Résumé
Black, Indigenous and people of colour (BIPOC) individuals are disproportionately impacted by the negative consequences of our ongoing environmental and climate crises, yet their valuable scientific voices are shockingly underrepresented within the fields of Ecology and Evolutionary Biology (EEB). As early-career BIPOC EEB researchers, we recognise the key role that our fields play in understanding and mitigating the effects of our ongoing global crises, and are concerned about the lack of diversity we see among our own EEB cohorts and mentors. We present this piece as a call to action for the EEB Academy, drawing on our own experiences and the literature to suggest steps the Academy must take to increase representation of and equity for BIPOC graduate scholars in EEB. We synthesise these steps into four actionable ideas: anti-racism education and practice, increased funding opportunities, integration of diverse cultural perspectives and a community-minded shift in PhDs. Importantly, this advice is specifically directed at those who wield power in the Academy (e.g. funding agencies, societies, institutions, departments and faculty), rather than BIPOC scholars already struggling against inequitable frameworks in EEB.
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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 | 0,017 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,029 |
| Communication savante | 0,017 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».