Geographical representation at EGU General Assemblies in the period of 2015-2019
Notice bibliographique
Résumé
The European Geosciences Union (EGU) is the leading organisation for Earth, planetary and space science research in Europe. Each year the EGU holds a General Assembly that is the largest and most prominent European geosciences event, attracting over 16,000 scientists from all over the world. This presentation provides an overview of the geographical representation of participants to the EGU General Assembly in recent years. The presentation focuses on a five-year dataset spanning 2015 to 2019 and provides an insight on growth rates of the different countries individually and in comparison to the EGU General Assembly average growth (38% during the period 2015-2019). China has the fastest-growing representation at the EGU General Assembly with a growth rate close to 300% in the period 2015-2019. The growth rates of the Republic of Korea and Canada have also climbed, and now represent the second and third fastest-growing countries attending the EGU respectively, with growth rates just over 80%. The representation of Central and Eastern European countries (also known as EU-13 countries) at the EGU General Assembly has also grown steadily at a rate comparable with the EGU average, i.e. around 38%. Western European countries are the most represented at the annual general assembly accounting on average for 58% of the total participants over the 2015-2019 period. In addition the participation of Western Europeans to the general assembly continues to grow at the EGU but a slightly slower pace 29% than for Eastern Europe, but at a rate similar to participants from the USA. This analysis leads to the conclusion that participation at the EGU General Assembly has grown both in the total number of attendees and in their geographical diversity. The most striking shift in the representation of countries has been towards an increase in the participation of Asian countries (China, Taiwan, Rep. of Korea & Japan) that collectively now exceeds the participation of North American participants (USA + Canada). In particular, if the current rate of growth in participation is sustained by China over the coming years this dataset suggests that their representation will surpass that of the USA shortly. It was also clear that the EU-13 countries continue to participate in the EGU General Assembly in growing numbers and with particular representation in certain scientific divisions such as Soil System Sciences (SSS), Hydrological Sciences (HS) and Climate: Past, Present & Future (CL). Overall, the above data provide valuable guidance in how to shape future EGU actions to promote diversity, equality and inclusivity at the annual EGU meeting.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,009 |
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 ».