Making and Meeting Online: A White Paper on E-Conferences, Workshops, and Other Experiments in Low-Carbon Research Exchange
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Academics fly a lot: to research sites and archives, to conferences and workshops. Yet flying has many negative repercussions. Air travel has disproportionate climate impacts, and for reasons of time, money, and border security, produces many barriers for marginalized scholars, shaping who is able shows up at conferences and thus, who participates in the conversations that define a community of study. Forms of knowledge exchange that do not depend on aviation are thus urgently needed. E-conferences offer on such possibility. As scholars of media and energy, and as e-conference organizers and participants ourselves, we wrote this white paper to highlight what's worked in the past, what hazards lie ahead for the future, and what potential gains could be won in the present. We hope our words will be useful to small conference organizers and professional associations alike. Our aim is not to end in-person meetings but rather to foster effective low-carbon alternatives that can help reduce the amount of travel necessary to participate in global knowledge communities. Meeting together in person is invaluable, but we can augment it with effective alternatives through critical reflection and smart design choices. We aim to spark further reflections and innovations in collaborative experiments in digital research exchange - or even other forms of scholarly community. We hope such experimentation continues long after the pandemic is over, and that its effects will shape the university for the better.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle