Navigating Open Science as Early Career Feminist Researchers
Notice bibliographique
Résumé
Open science aims to improve the rigor, robustness, and reproducibility of psychological research. Despite resistance from some academics, the open science movement has been championed by some early career researchers (ECRs), who have proposed innovative new tools and methods to promote and employ open research principles. Feminist ECRs have much to contribute to this emerging way of doing research. However, they face unique barriers, which may prohibit their full engagement with the open science movement. We, 10 feminist ECRs in psychology from a diverse range of academic and personal backgrounds, explore open science through a feminist lens to consider how voice and power may be negotiated in unique ways for ECRs. Taking a critical and intersectional approach, we discuss how feminist early career research may be complemented or challenged by shifts towards open science. We also propose how ECRs can act as grass-roots changemakers within the context of academic precarity. We identify ways in which open science can benefit from feminist epistemology and end with envisaging a future for feminist ECRs who wish to engage with open science practices in their own research.
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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 | 0,148 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,102 |
| Communication savante | 0,027 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».