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Enregistrement W3138435740 · doi:10.17743/jaes.2020.0074

Do We Really Want to Keep the Gate Threshold That High?

2021· article· en· W3138435740 sur OpenAlexafffund
Grace Brooks, Amandine Pras, Athena Elafros, Monica Lockett

Notice bibliographique

RevueJournal of the Audio Engineering Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Semiconductor Devices and Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaGoddard Space Flight Center
Mots-clésComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing upon the survey instruments of Lewis and Neville [1], Nadal [2], and Yang and Carroll [3], we conducted an online survey that captured experiences of discrimination and microaggressions reported by 387 recording engineers, producers, and studio assistants living in 46 different countries.Our statistical analyses reveal highly significant and systemic gender inequalities within the field, e.g., cisgender women experience many more sexually inappropriate comments (p < e-14, large effect size) and unwanted comments about their physical appearance (p < e-12, large effect size) than cisgender men, and they are much more likely to face challenges to their authority (p < e-13, large effect size) and expertise (p < e-10, large effect size).A comparison of our results with a study about women's experiences of microaggressions within STEM academia [3] indicates that the recording studio workplace scores 33% worse on the silencing and marginalization of women, 33% worse on gender-related workplace microaggressions, and 24% worse on sexual objectification.These findings call for serious reflection on the part of the community to progress from awareness to collective action that will unlock the control room for women and other historically and systemically marginalized groups of studio professionals.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,011
Communication savante0,0110,012
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0050,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,015

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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