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Enregistrement W3159549078 · doi:10.1002/2688-8319.12060

Contemporary authorship guidelines fail to recognize diverse contributions in conservation science research

2021· article· en· W3159549078 sur OpenAlexafffund
Steven J. Cooke, Vivian M. Nguyen, Nathan Young, Andrea J. Reid, Dominique G. Roche, Nathan Bennett, Trina Rytwinski, Joseph Bennett

Notice bibliographique

RevueEcological Solutions and Evidence · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of OttawaFisheries and Oceans CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésConservation scienceIdeal (ethics)Data scienceEngineering ethicsComputer scienceSociologyManagement sciencePolitical scienceEcologyBiologyEngineeringBiodiversityLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Authorship should acknowledge and reward those deserving of such credit. Moreover, being an author on a paper also means that one assumes ownership of the content. Journals are increasingly requiring author roles to be specified at time of submission using schemes such as the contributor roles taxonomy (CRediT) system, which relies on 14 different roles. Yet, there are many other aspects of research that are not adequately captured by the list of roles, particularly in applied environmental disciplines such as conservation science, environmental science and applied ecology. The growing recognition that authorship should reflect contributions that extend beyond the usual data collection, analysis and writing provides the ideal backdrop for rethinking contributions in conservation science. Here we propose a more inclusive approach to authorship that recognizes and values diverse contributions and contributors using an expanded list of CRediT roles.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,534
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,080 · 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

Citations57
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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